Adaptive Cross-Domain Recommendation Model based on Association Analysis
Adaptive Cross-Domain Recommendation Model based on Association Analysis
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초록

추천 시스템이란 항목에 대한 사용자의 선호도나 평점을 예측하는 정보 필터링 시스템이다. 추천 시스템에서 초기 사용자 문제와 데이터 희박도는 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이며, 이 문제에 대한 해결 방안으로 교차 도메인 추천 방법이 있다. 교차 도메인 추천은 평가 정보가 부족한 대상 도메인에서 추천하기 위하여 또 다른 도메인에서 학습한 지식을 활용한다. 기존 교차 도메인 추천 연구들은 대상 도메인과 원본 도메인 간 특성을 반영하지 못하기 때문에 어떤 원본 도메인을 사용하느냐에 따라 추천의 질에 차이가 생길 수 있으며, 여러 도메인을 합병하여 추천에 사용하는 경우 데이터 처리량 증가에 의한 확장성 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 아마존 온라인 쇼핑몰 데이터셋을 대상으로 여러 항목 범주에 걸쳐 사용자가 중복된 환경에서 대상 도메인과 연관도가 높은 도메인의 활용이 추천 정확도에 미치는 영향을 분석하였다.

키워드

recommender systemcross-domain recommendationassociation ruledata mininginformation filtering.
제목
Adaptive Cross-Domain Recommendation Model based on Association Analysis
제목 (타언어)
Adaptive Cross-Domain Recommendation Model based on Association Analysis
저자
배은영유석종
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.2.47
발행일
2022-02
저널명
한국정보기술학회논문지
20
2
페이지
47 ~ 52