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자연어 메타데이터를 이용한 추천시스템 상에서의 사용자 견해 고립 현상 완화 기법

Title
자연어 메타데이터를 이용한 추천시스템 상에서의 사용자 견해 고립 현상 완화 기법
Other Titles
Mitigating the filter bubble problem in recommendation system using natural language meta data
Author
최용석
Issue Date
2015-12
Publisher
한국정보과학회
Citation
한국정보과학회 2015년 동계학술발표회 논문집, 2015.12, Page. 766-768
Abstract
본 논문에서는 기존의 영화 추천시스템의 문제점으로 지적되었던 사용자 견해 고립 현상(Filter bubble) 문제를 완화시키기 위한 새로운 형태의 영화 추천 기법을 제시한다. 기존의 User(혹은 item)-based collaborative recommendation의 경우, 사용자와 유사한 견해를 갖는 사용자의 평점 패턴을 분석하여 추천을 제공하기 때문에, 그 결과에 있어 자신과 유사한 사용자들의 평점 패턴만이 고려되어 사용자가 견해 측면에서 고립되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 아이템 메타데이터 간 유사도를 긍정적 유사도로, 아이템 간 평점 패턴 유사도를 부정적 유사도로 사용하여, 내용적으로는 유사하지만 선호 계층 간 유사도는 낮은 아이템 쌍을 이용하여 추천을 제공하는 기법을 제안한다. 실험 결과, 기존 기법과 비교하여 추천의 정확도를 기존 기법에 준하는 수준으로 유지하면서, 사용자와 상반되는 견해를 가진 사용자의 견해가 고려된 추천을 제공할 수 있음을 확인하였다.
URI
http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE06602522http://hdl.handle.net/20.500.11754/29512
ISSN
2466-0825
Appears in Collections:
COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING(컴퓨터공학부) > Articles
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