군집화를 이용한 협업필터링 방법 연구
- 주제(키워드) 추천시스템 , 협업필터링 , 모델기반방식 , 계층적 군집화 , 무비렌즈 자료
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이윤동
- 발행년도 2019
- 학위수여년월 2019. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경영학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000063713
- UCI I804:11029-000000063713
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 협업필터링에 의한 추천시스템에서, 군집화 방법을 이용하여 사용자와 상품의 교호작용을 군집의 형태로 반영하는 방법을 제안한다. 무비렌즈자료를 대상으로, 제안된 군집화 방법과, 기존의 협업필터링 방법들의 성능을 비교 평가한다. 무비렌즈자료의 경우, 많은 결측치들을 포함하고 있는 반면, 평가점수가 기록된 경우, 그 평가점수들은 값이 중간 이상의 점수들이다. 또한 평가점수가 더 많이 기록된 영화일수록 평가점수의 평균이 더 높다는 경향을 보이고 있다. 이 점에 착안하여, 평가점수의 기록횟수만으로, 영화와 영화, 사용자와 사용자 사이에 짝별로 거리를 정의하는 방법을 고안하고, 이 거리에 따라, 영화들을 군집화 하고, 사용자들을 군집화 한다. 평가점수의 군집 내 변동은 작고 군집 간 변동이 커지게 되는 군집에 의하여 평가점수의 효과적인 예측이 가능하게 된다. 본 논문에서는 기존의 방법들과 군집화 방법을 적용한 방법의 성능을 평가하기 위하여, 다중중첩 교차검증에 의하여 평가점수에 대한 예측을 실시하고 그 성능을 비교 평가하였다. 비교 결과에 의하면, 군집화 방법에 의한 평가점수 예측방법이 기존의 방법들보다 우수한 특성을 보였다.
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