Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.05a
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  • Pages.401-404
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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BICF : Collaborative Filtering Based on Online Behavior Information

온라인 행동정보를 이용한 협업 필터링

  • Kwak, Jee-yoon (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Ga-yeong (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Hong, Da-young (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Hyon Hee (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
  • 곽지윤 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김가영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 홍다영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Published : 2020.05.29
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Abstract

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

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