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SNS상에서 하이브리드 협업적 여과 기법을 이용한 전문가 추천 기법 설계
오영만 ( Yung-man Oh ),신영성 ( Young-sung Shin ),오병석 ( Byeong-seok Oh ),김형일 ( Hyeong-il Kim ),장재우 ( Jae-woo Chang ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.