개인화 추천 시스템의 예측 정확도 향상을 위한 사용자 유사도 가중치에 대한 비교 평가 = Comparative Evaluation of User Similarity Weight for Improving Prediction Accuracy in Personalized Recommender System
저자
정경용 ; 이정현 ; Jung Kyung-Yong ; Lee Jung-Hyun
발행기관
학술지명
電子工學會論文誌-CI (Computer and Information)(Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea)
권호사항
발행연도
2005
작성언어
Korean
주제어
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
63-74(12쪽)
제공처
소장기관
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
더보기In Electronic Commerce, the latest most of the personalized recommender systems have applied to the collaborative filtering technique. This method calculates the weight of similarity among users who have a similar preference degree in order to predict and recommend the item which hits to propensity of users. In this case, we commonly use Pearson Correlation Coefficient. However, this method is feasible to calculate a correlation if only there are the items that two users evaluated a preference degree in common. Accordingly, the accuracy of prediction falls. The weight of similarity can affect not only the case which predicts the item which hits to propensity of users, but also the performance of the personalized recommender system. In this study, we verify the improvement of the prediction accuracy through an experiment after observing the rule of the weight of similarity applying Vector similarity, Entropy, Inverse user frequency, and Default voting of Information Retrieval field. The result shows that the method combining the weight of similarity using the Entropy with Default voting got the most efficient performance.
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