Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference (한국지능정보시스템학회:학술대회논문집)

Korea Intelligent Information System Society (한국지능정보시스템학회)
권호 표지

A Research for Appling Singular Value Decomposition to Collaborative Filtering for Coping With the Sparsity of Rating matrix

협력적 여과에서 평가 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위한 Singular Value Decomposition의 적용 방법에 관한 연구

  • Jeong, Jun (Dept.of Compute Science and Engineering, Inha University) ;
  • Jeong, Dae-jin (Dept.of Compute Science and Engineering, Inha University) ;
  • Kim, Yong-Han (Dept.of Compute Science and Engineering, Inha University) ;
  • Rhee, Phill-Kyu (Dept.of Compute Science and Engineering, Inha University)
  • 정준 (인하대학교 전자계산공학과) ;
  • 정대진 (인하대학교 전자계산공학과) ;
  • 김용환 (인하대학교 전자계산공학과) ;
  • 이필규 (인하대학교 전자계산공학과)
  • Published : 2000.04.01
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Abstract

인터넷의 발달로 사용자들은 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 특히 주목받는 부분은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 관련된 전자상거래에 투자하고 있고, 현재 Amazon.com 등과 같은 세계적인 사이트들이 서비스를 실시하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해 주는 시스템이다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 사용되는 주요한 방법인 협력적 여과방법에서 초기 rating 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위하여 Singular Value decompositon의 적용 방법을 제안하고 있다.

Keywords