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dc.contributor.author김상욱-
dc.date.accessioned2021-01-20T01:24:35Z-
dc.date.available2021-01-20T01:24:35Z-
dc.date.issued2019-12-
dc.identifier.citation한국정보과학회 학술발표논문집, page. 136-137en_US
dc.identifier.issn2466-0825-
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09301512-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/157194-
dc.description.abstract소셜 인지 추천 방법들은 추천 도메인의 데이터 희소성 문제를 완화하기 위해 평점 정보와 소셜 네트워크 정보를 함께 활용한다. 그러나 이러한 방법들 또한 많은 평점 데이터가 암시적 피드백으로만 구성되어 있어 사용자의 취향을 정확하게 파악하는데 여전히 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 특정 상품/사용자가 한 사용자에게 노출될 수 있는 정도를 의미하는 ‘노출도’라는 개념을 활용하는 소셜 인지 추천 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 실세계의 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 노출도를 고려하는 소셜 인지 추천 방법들의 성능을 추천 정확도 측면에서 종합적으로 비교 분석하고자 한다.en_US
dc.description.sponsorship* 이 논문은 2017년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-차세대정보・컴퓨팅기술개발사업의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2017M3C4A7069440)en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국정보과학회en_US
dc.title노출도를 고려하는 소셜 인지 추천 방법의 평가en_US
dc.title.alternativeEvaluation of Exposure-based Social-Aware Recommendation Techniquesen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.page136-137-
dc.contributor.googleauthor이원창-
dc.contributor.googleauthor이연창-
dc.contributor.googleauthor김상욱-
dc.contributor.googleauthorLee, Won-Chang-
dc.contributor.googleauthorLee, Yeon-Chang-
dc.contributor.googleauthorKim, Sang-Wook-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF ENGINEERING[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.pidwook-
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COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > COMPUTER SCIENCE(컴퓨터소프트웨어학부) > Articles
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