"사용자 기반 협업 필터링"의 검색결과 입니다.

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"사용자 기반 협업 필터링" 검색결과 1-20 / 412건

클러스터링 기반 협업 필터링 알고리즘을 사용한 분산 추천 시스템 (Distributed Recommendation System Using Clustering-based Collaborative Filtering Algorithm)

한국인터넷방송통신학회 조현제, 이필규

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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사용자 기반 협업 필터링을 활용한 취미활동물품 대여 플랫폼에서의 추천 시스템 (Recommender System for the Hobby-Activity-Item Rental Platform using User-based Collaborative Filtering)

한국디지털콘텐츠학회 황세원, 김다영, 김은배, 이예은, 엄예솔, 이주영

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.18 | 수정일 2025.07.21

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협업적 필터링 및 퍼지시스템 기반 사용자 성향분석에 의한 영화평가 예측 시스템 (A Movie Rating Prediction System of User Propensity Analysis based on Collaborative Filtering and Fuzzy System)

한국지능시스템학회 이수진, 전태룡, 백경동, 김성신

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.04 | 수정일 2025.03.06

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협업 필터링 추천 알고리즘의 원리와 한계

협업 필터링 기반 추천 알고리즘의 원리와 한계목차1. 서론2. 본론(1) 협업 필터링의 기본 개념과 철학적 배경(2) 사용자 기반 협업 필터링의 원리(3) 아이템 기반 협업 필터 ... 다. 따라서 협업 필터링은 데이터 과학적 기법이면서 동시에 사회적 상호작용의 집단적 패턴을 기술하는 방법이라고 할 수 있다.(2) 사용자 기반 협업 필터링의 원리사용자 기반 방식은 목표 ... 다.(3) 아이템 기반 협업 필터링의 작동 방식아이템 기반 방식은 사용자가 특정 아이템을 선호했을 때, 그 아이템과 유사성이 높은 다른 아이템을 추천한다. 이는 사용자가 선호한 아이템

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략

어 신규 아이템에 대한 콜드스타트 문제를 콘텐츠 기반 방식으로 해결하거나, 사용자 데이터가 충분하지 않을 때 협업 필터링을 보완하는 식이다. 이러한 접근은 추천의 정확성과 다양성을 동시 ... 하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략목차1. 서론2. 본론(1) 하이브리드 추천시스템의 개념과 필요성(2) 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천의 상호 보완성(3) 하이브리드 ... 로 자리 잡았다. 그러나 협업 필터링은 희소성과 콜드스타트 문제에 직면하고, 콘텐츠 기반 추천은 다양성 부족과 과거 선호에의 과도한 집중이라는 한계를 노출하였다. 이러한 한계

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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추천시스템의 개념과 발전 과정

기반으로 추천이 이루어졌으나, 인터넷 보급과 전자상거래 확대에 따라 보다 정교한 알고리즘이 필요해졌다. 아마존은 1990년대 후반 협업 필터링을 도입해 고객의 구매 패턴을 분석 ... 하여 상품을 제안했고, 이는 상업적으로 큰 성공을 거두며 추천시스템이 본격적으로 주목받는 계기가 되었다.(3) 협업 필터링 기법의 원리와 한계협업 필터링은 ‘비슷한 사용자는 비슷 ... 과 통합 전략협업 필터링과 콘텐츠 기반 방식을 결합한 하이브리드 모델은 2000년대 이후 활발히 연구되었다. 대표적으로 넷플릭스는 콘텐츠 기반 정보와 협업 필터링을 결합해 예측 성능

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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스마트폰 기반 사용자 정보추천 시스템 개발 (Personalized Information Recommendation System on Smartphone)

한국엔터프라이즈아키텍처학회 김진아, 권응주, 강상길

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.17 | 수정일 2025.07.20

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[소비자심리 수업 보고서] 개인별 AI 추천 알고리즘(원리, 장점, 사용현황, 문제점)

함으로써 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 넷째, 협업 필터링이다. “협업 필터링(collaborative filtering: CF)에서 협업은 특정 사용자 집단의 유사한 사용행위를 의미 ... 하며, 협업 필터링은 협업에서 파악한 정보를 기반으로 추천대상을 추출하여 수요자에게 추천한다는 의미이다.” 이와 같이 현대 사회에서 개인별 AI 추천 알고리즘은 다양한 원리에 기반하여 현대 ... 다. 추천은 상대의 취향을 고려하기도 하고 때로는 고려하지 않기도 한다. “일반적인 추천시스템은 사용자의 과거 히스토리에 기반을 두어 사용자 프로파일을 생성하고, 이 프로파일 정보

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.02.06

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가짜뉴스 전파의 플랫폼 알고리즘과 인지적 편향

은 페이스북다.유튜브가 어떤 알고리즘을 사용하는지는 정확하게는 알려진 바는 없지만, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 활용하는 것으로 알려져 있다. 협업 필터링이란 이용자들로부터 얻 ... 은 데이터를 기반으로 선호를 예측하는 기법이다. 즉, 대규모의 사용자 행동 정보를 분석하여 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술인 것이다. 협업 필터링은 개인 ... 기반 필터링은 이용자가 시청한 콘텐츠를 분석하여 해당 콘텐츠와 유사한 특성을 갖는 콘텐츠를 추천하는 것이다.이런 콘텐츠 기반 필터링을 사용하면, 계산이 오래 걸리고 새로운 영상

리포트 | 6페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.06.12

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소셜미디어 알고리즘과 온라인 필터 버블(청년 세대의 정보 왜곡 분석)

과 인공지능 기법을 활용하여 해당 사용자의 관심사에 맞는 콘텐츠를 '맞춤 추천'한다. 대부분의 서비스는 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지 기법을 결합하여 각 개인의 특성 ... 에 가장 부합하는 정보를 제공한다.? 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 좋아하거나 자주 보는 콘텐츠의 메타 정보를 분석하여 유사한 콘텐츠를 추천한다.? 협업 필터링: 사용자 집단의 취향 ... 기업이 알고리즘 기반으로 사용자의 관심사, 위치, 행위 데이터를 분석하여, 맞춤형 정보만을 노출시키는 현상을 의미한다. 즉, 사용자는 알게 모르게 '알고리즘의 선택'에 따라 필터

리포트 | 10페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.08.18

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[미디어언론] 유튜브 동영상 추천 알고리즘과 가짜 뉴스

링과 콘텐츠 기반 필터링을 활용하여 동작합니다. 협업 필터링은 대규모의 사용자 행동 정보를 분석하여 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기법으로, 개인의 취향 ... 플랫폼 중 가장 대표적인 서비스로 알려져 있습니다. 유튜브는 이용자들이 더 오랜 시간을 체류하도록 유도하기 위해 동영상 추천 알고리즘을 사용합니다. 유튜브의 알고리즘은 협업 필터 ... 습니다.(2) 필터 버블과 정보 다양성의 문제알고리즘에 의한 동영상 추천은 필터 버블 현상을 야기할 수 있습니다. 필터 버블은 사용자의 관심사와 성향에 기반하여 추천되는 콘텐츠

리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.25

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미디어 알고리즘의 부정적 영향력/ 주제연구

을 이루게 되었다.미디어 알고리즘의 방식은 크게 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링으로 나눌 수 있다. 첫 번째로 협업 필터링이란 이용자들로부터 얻은 데이터를 기반으로 선호를 예측 ... 는 콘텐츠를 추천할 가능성이 높아진다. 콘텐츠 기반 필터링은 이용자가 시청한 콘텐츠를 분석하여 해당 콘텐츠와 유사한 특성을 갖는 콘텐츠를 추천하는 것이다. 현재는 협업 필터링과 콘텐츠 ... 기반 필터링을 섞은 시스템도 많이 사용되고 있으며 다른 기술을 결합한 시스템들도 등장하고 있다. 이처럼 미디어 알고리즘은 개개인이 좋아할 만한 콘텐츠를 분석하고 예측하여 추천

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.08.05

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전자상거래에서 추천시스템의 활용과 소비자 행동 변화

알고리즘의 유형과 전자상거래 적용 방식전자상거래에서 사용되는 추천 알고리즘은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천, 하이브리드 방식으로 구분된다. 협업 필터링은 유사 고객의 구매 ... 화된 추천은 필수적이다. 추천시스템은 사용자의 과거 구매 이력, 검색 기록, 장바구니 정보 등을 분석해 상품을 제안하며, 이는 구매 전환율을 크게 높이는 효과를 가져왔다.(2) 추천 ... 패턴을 바탕으로 새로운 상품을 제시하고, 콘텐츠 기반 추천은 상품 설명, 이미지, 가격대와 같은 특성을 활용한다. 최근에는 하이브리드 방식이 주류를 이루며, 대규모 데이터와 딥러닝

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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스트리밍 서비스에서의 추천시스템 적용 사례

시스템의 구조와 알고리즘 발전넷플릭스는 2006년 ‘넷플릭스 프라이즈(Netflix Prize)’ 대회를 통해 추천 알고리즘 개선에 막대한 투자를 단행하였다. 초기에는 협업 필터링 ... 을 기반으로 했으나, 현재는 행렬 분해, 딥러닝 임베딩, 시퀀스 모델, 강화학습 등을 결합한 하이브리드 구조로 진화하였다. 넷플릭스는 사용자의 시청 이력, 검색 기록, 평가, 시청 ... 알고리즘을 통해 사용자의 체류 시간을 극대화하였다. 이는 광고 수익 모델과 직결되며, 양 플랫폼의 성장 동력으로 작용했다.(5) 필터 버블과 정보 다양성 축소 문제추천시스템의 부정

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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미래 사회에서 추천시스템 기술의 전망과 정책적 과제

적 과제를 논의하는 것이 중요하다.2. 본론(1) 추천시스템 기술 발전의 흐름과 미래적 의의추천시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반, 하이브리드 모델을 거쳐 딥러닝 기반 초개인 ... 형 AI와 결합된 추천 시스템은 사용자의 질의에 실시간으로 반응하며, 상황에 적합한 맞춤형 선택지를 제공할 수 있다.(3) 맥락 인식(Context-aware)과 감정 기반 추천 기술 ... 시스템은 사용자가 관심을 가진 정보만 반복적으로 제공해, 사회적 다양성과 포용성을 저해할 수 있다. 이른바 필터 버블 현상은 정치적 양극화, 문화적 획일화, 정보 편식 문제를 심화

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점

링’과 ‘콘텐츠 기반 필터링’ 방식을 통하여 유튜브 이용자의 몰입을 유도한다. 협업적 필터링은 많은 사용자들로부터 얻은 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하게 해주는 방식이고 ... 로도 사용되고 있다. 소셜 미디어에서의 알고리즘은 검색 기록 등 사용자의 정보를 바탕으로 사용자의 성향에 맞는 추천 상품을 시스템을 말한다. 특히 유튜브 알고리즘은 ‘협업적 필터 ... 콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠를 분석한 프로파일과 사용자의 선호도를 추출하고 유사성이다. 이는 다시 말하자면 우리가 주로 어떤 내용을 검색했는지, 어떤 상품을 찾는가, 어떠한 정보

리포트 | 5페이지 | 1,500원 | 등록일 2023.08.24

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[방통대 미디어영상학과] 1학년1학기 사회미디어트렌드 기말과제물 / 기말고사 / 출석대체과제물 알고리즘 개념, 알고리즘의 긍정적,부정적영향, 알고리즘의 미래전망

, 넷플릭스 등)의 거의 모든 추천 알고리즘 시스템은 기본적으로 협업 필터링과 내용기반 필터링(콘텐츠 기반 필터링)의 조합으로 이뤄져 있다. 협업 필터링이란 이용자와 콘텐츠 사이 ... 에서 측정된 유사성을 기반으로 비슷한 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 반면 내용기반 필터링이란 콘텐츠 정보를 기반으로 다른 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 각 콘텐츠에 태그를 붙이고 이용자 ... 해 주는 것이다. 알고리즘을 이용하여 우리는 빠른 시간 안에 쉽게 원하는 정보에 도달할 수 있고 이는 우리의 삶을 윤택하게 만들어주기도 한다. 예를 들어 교보문고에서는 협업 필터링

방송통신대 | 5페이지 | 3,500원 | 등록일 2022.06.29

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콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용

시스템은 아이템 자체의 속성을 분석하여 사용자의 과거 선호와 유사한 아이템을 제시하는 방식으로 작동한다. 협업 필터링이 사용자 간 상호 유사성을 기반으로 한다면, 콘텐츠 기반 ... 콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용목차1. 서론2. 본론(1) 콘텐츠 기반 추천 시스템의 정의와 기본 구조(2) 아이템 특성 분석과 벡터화 기법(3) 사용자 프로파일링과 선호 ... 성을 고찰한다.2. 본론(1) 콘텐츠 기반 추천 시스템의 정의와 기본 구조콘텐츠 기반 추천 시스템은 사용자가 과거에 선호한 아이템과 유사한 속성을 가진 다른 아이템을 추천하는 기술이

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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데이터과학입문 ) 최근 인공지능의 발전은 데이터과학의 미래에 대해 많은 논쟁을 불러일으키고 있다. 본인의 견지에서 인공지능을 통한 미래사회 모습을 논하고 부작용을 최소화할 수 있는 방법이 무엇인지 논하시오.

의 선호도에 따라 선제 노출로 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 메모리 기반 협업 필터링은 대상에 따라 또다시 아이템 기반(Item-based Filtering)과 사용자 기반 ... (User-based Filtering)으로 나뉜다.사용자 기반 협업필터링의 단점은 사용자가 구매하는 아이템의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 연산량이 증대되어 처리가 복잡해지 ... .2. 네플릭스의 추천서비스와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링

방송통신대 | 10페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.03.04

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데이터과학입문 1. 빅데이터의 특징을 기존 데이터와 비교하여 설명하시오. (10점)

의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링을 이용한 실제 업무사례에는 어떠한 것들이 있는지 조사하여 약술하시오. (6점)3. 검색 ... 와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링을 이용한 실제 업무사례에는 어떠 ... 으로 상위 검색 결과가 반환된다. 협업 필터링이란 대규모의 기존 사용자 행동 정보를 분석하여 해당 사용자와 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술이다. 가장

방송통신대 | 8페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.11.04

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