협업필터링의 휴리스틱방법에 대한 비교연구
- Subject 협업필터링 , 휴리스틱방법 , 피셔상관계수 , 순위분위수정규화 , 무비렌즈자료
- Publisher 서강대학교 일반대학원
- Adviser 이윤동
- Issued 2018
- Awarded 2018. 2
- Thesis degree 석사
- Major 일반대학원 경영학과
- URI entity http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000062925
- Language 한국어
- Rights 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
Abstract
협업필터링을 이용한 추천시스템 중, 휴리스틱방법은 그 적용방법이 단순하면 서도 상당히 좋은 결과를 주는 방법으로 다양한 추천시스템에 이용되고 있다. 본 논문에서는 추천시스템에서의 휴리스틱방법에 대한 이론적 근거를 고려하고, 휴리스틱방법의 대안적 방법을 모색하게 된다. 휴리스틱방법에서 유사도의 척도로 사용하는, 피어슨상관계수와 함께 피어슨 상관계수를 함수적으로 변환하여 얻어지는 피셔의 상관계수를 사용하는 방법 을 검토하고, 이와 함께 추천시스템 사용자들 사이의 평가점수 부여 성향의 차이를 보정하는 방법으로 순위분위수정규화 방법을 이용하여 평가점수를 변 환한 자료를 이용하는 방법을 고려한다. 본 논문에서는 기존의 휴리스틱방법에 대한 대안적 방법들의 성능을 평가하기 위하여, 추천시스템의 성능평가를 위하여 자주 이용되는 무비렌즈자료를 이용한 시뮬레이션 방법으로 휴리스틱방법과 대안적 방법들의 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 미세한 정도이기는 하지만, 자료의 정규화 여부에 관계없이, 피셔의 상관계수를 이용한 방법이 피어슨의 상관계수를 이용하는 방법에 비하여 우수한 특성을 보였다.
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provided by many users having different rating styles, are expected to have low consistency, the transformation method using Ranked Quantile Normalization is considered to increase th consistency of the data. In this thesis, MovieLens data are used to compare the performances of the heuristic methods and the alternative approaches. In the simulation study using MovieLens data, the methods using Fisher correlation give slightly better performance than the methods using Pearson correlation, regardless of the data transformation.
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