KCI등재
그룹추천시스템에서 아이템 평가 빈도수와 속성값을 이용하는 TF-IDF 기반 그룹 집계 전략 = A Group Aggregation Strategy based on TF-IDF using Item Rating Frequency and Attribute Values in Group Recommender Systems
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
169-178(10쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
Recommendation system field is a discipline that has been developed steadily beginning in the 1990s. While entering the Big Data Era, more accurate recommendation techniques have appeared than the old recommendation algorithms. In Korea, many online stores and services like Watcha have already applied the recommendation techniques. Recommendation systems can be divided into individual and group recommendation techniques in accordance with the recommendation consumption patterns. Recommendation techniques for individuals have been studied actively, however, recommendation techniques for groups are in relatively incomplete situation. There are many situations where the group recommendation technique is needed. For example, group consumption activities, such as movie and concert seeing with family or friends, require appropriate recommendations according to the group consumption patterns. In previous research, group recommendation systems have used only the users’ item rating values for group aggregation. However, they may cause inaccurate results. In this paper, we propose a method that gets the group recommendation result by calculating the TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) weight using the item rating frequency instead of rating value's average. In addition, we applied the weight calculation method using the items’ specific attributes and the inverse document frequency. We use the HetRec2011 movie rating data for performance evaluation, and the proposed group recommendation method shows better accuracy than the previous group aggregation methods.
더보기추천시스템 분야는 90년대에 시작되어 꾸준하게 발전되어온 학문 분야이며 빅데이터 시대에 접어들면서 예전보다 더욱 정확한 추천 알고리즘들이 등장하고 있다. 이미 해외에서 아마존 추천 상품, 구글의 광고 추천 등으로 상용화가 되었으며 국내에서도 온라인 쇼핑몰, 도서 추천 등과 같은 다양한 영역에서 활용되면서 점차적으로 활용 영역이 증대되고 있는 추세이다. 추천시스템은 소비 유형에 따라 개인 추천 기법과 그룹 추천 기법으로 나눌 수 있다. 개인 추천 기법의 경우 활발하게 연구 활동이 되어온 반면, 그룹 추천 기법은 상대적으로 연구가 미비한 실정이다. 소비 유형에 따라 개인 추천 기법과 그룹 추천 기법이 나오게 되었는데 상황에 따라 그룹 추천 기법이 중요한 상황이 존재한다. 예를들면, 가족 또는 연인과의 영화 및 공연 관람, 동호회 활동 등 그룹으로 움직이는 소비 활동에서는 해당 그룹의 소비 유형에 알맞은 추천이 필요하다. 기존의 그룹 추천 시스템 연구의 경우 사용자가 아이템에 대한 평가값을 표기하고 그 값을 이용하여 그룹 추천 기법을 적용하여왔다. 하지만 단순 평가값만을 이용한 방법들은 정확도가 떨어질 수 있다. 예를 들어, 그룹 구성원들의 평가값을 집계하는 전략에서는 평균값의 오류가 발생하여 원하지 않는 아이템에 대한 추천 결과가 나타날 수 있게 된다. 본논문에서는 그룹 구성원들이 평가했던 아이템에 대한 빈도-역빈도(TF-IDF) 가중치를 계산하여 구성원이 원하는 아이템에 대한 그룹 추천 결과를 얻어내는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 평가값이 아닌 아이템을 평가한 빈도수를 기반으로 해당 아이템의 세부적인 속성값과 역빈도값을 이용한 가중치 계산 방법을 적용하였다. 성능실험을 위해 HetRec2011 영화 평점 데이터를 활용하였고 그 결과 기존의 그룹 집계 기법보다 제안하는 기법이 높은 추천 정확도를 보였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)