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dc.contributor.author이동호-
dc.date.accessioned2020-01-07T05:02:23Z-
dc.date.available2020-01-07T05:02:23Z-
dc.date.issued2017-04-
dc.identifier.citation2017 Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Page. 841-844en_US
dc.identifier.issn2005-0011-
dc.identifier.urihttp://www.koreascience.or.kr/article/CFKO201725864428417.page-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/121601-
dc.description.abstract최근 인터넷의 급격한 발전으로 사용자의 관심사에 적합한 정보를 제공하는 추천 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 태그를 활용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키려는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. 하지만 태그를 활용하는 추천 시스템은 악의적인 사용자에 의해 달린 스팸 태그로 인해 부적합한 아이템을 제공한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 평판을 활용한 아이템 추천 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자의 태깅 활동을 분석하여 사용자 평판을 측정한다. 다음으로 태그 네트워크를 구축한 후 사용자 평판을 고려하여 태그의 영향력을 계산하고 이를 기반으로 아이템을 추천한다.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국정보처리학회en_US
dc.title사용자 평판도와 태그 네트워크 확산을 활용한 개인화 추천 기법en_US
dc.title.alternativeA Personalized Recommendation Method exploiting User Reputation and Tag Network Diffusionen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no1-
dc.relation.volume24-
dc.identifier.doi10.3745/PKIPS.y2017m04a.841-
dc.relation.page841-844-
dc.contributor.googleauthor윤상민-
dc.contributor.googleauthor홍현기-
dc.contributor.googleauthor김건우-
dc.contributor.googleauthor이동호-
dc.sector.campusE-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF COMPUTING[E]-
dc.sector.departmentDIVISION OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.piddhlee72-
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COLLEGE OF COMPUTING[E](소프트웨어융합대학) > COMPUTER SCIENCE(소프트웨어학부) > Articles
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