협업 필터링 추천 시스템을 위한 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법 (Hybrid Preference Prediction Technique Using Weighting based Data Reliability for Collaborative Filtering Recommendation System)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 19권 / 5호 / 61 ~ 69페이지
· 저자명 : 이오준, 백영태

초록

협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을통해사용자의선호도를 예측하며, 모델의상황을반영한가중치를이용해각 예측치를병합하여수행된다. 이기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.

영어초록

Collaborative filtering recommendation creates similar item subset or similar user subset basedon user preference about items and predict user preference to particular item by using them. Thus,if preference matrix has low density, reliability of recommendation will be sharply decreased. To solve these problems we suggest Hybrid Preference Prediction Technique Using Weighting basedData Reliability. Preference prediction is carried out by creating similar item subset and similaruser subset and predicting user preference by each subset and merging each predictive value byweighting point applying model condition. According to this technique, we can increase accuracy ofuser preference prediction and implement recommendation system which can provide highlyreliable recommendation when density of preference matrix is low. Efficiency of this system isverified by Mean Absolute Error. Proposed technique shows average 21.7% improvement than HaoJi's technique when preference matrix sparsity is more than 84% through experiment.

참고자료

· 없음