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자료유형
학술저널
저자정보
유석종 (숙명여자대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제10호(JKIIT, Vol.17, No.10)
발행연도
2019.10
수록면
115 - 120 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.10.115

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본 연구에서는 나이브 베이즈 분류기를 활용하여 부동산 매물의 고유 특성에 기반한 추천 모델을 제안하고자 한다. 기존의 부동산 추천 시스템은 주로 거래량 또는 상승률 순위 리스트에 의존하고 있으며, 개별 매물의 속성을 통한 추천 형식은 찾아보기 어렵다. 매물의 건축년도, 지역, 면적, 등 속성 정보를 통해 향후 상승 전망을 나이브 베이즈 모델로 예측하는 것이 본 연구의 목표이다. 국토부의 아파트 실거래가 데이터를 이용하여 과거 아파트 매물의 각종 변화 지표를 추출하고 물건과 속성 지표간의 상관관계를 분석하여 추천 단계를 분류한다. 제안 모델 평가를 위해 국토부의 아파트 실거래가 데이터셋을 구축하고 분류 실험하였으며, 분류 정확도가 평균 85% 수준으로 측정되어 속성정보와 가격 상승률간 상관관계를 확인할 수 있었고, 이 분야에서 추천 모델로써 나이브 베이즈 분류기의 가능성을 확인할 수 있었다.
#naive bayes classifier #recommender system #prediction #classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 나이브 베이즈 분류 기반 추천
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
이상기 / 2010 / 나이브베이즈 분류모델과 협업필터링 기반 지능형 학술논문 추천시스템 연구 / Journal of Information Science Theory and Practice 41(4):227~249 google schola J. Liu / 2016 / An Approach of Semantic Web Service Classification Based on Naive Bayes / IEEE International Conference on Services Computing (SCC) :356~362 google schola G. Adomavicius / 2012 / Improving Aggregate Recommendation Diversity Using Ranking-based Techniques / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 24(5):896~911 google schola N. Lathia / 2010 / Temporal Diversity in Recommendation Systems / SIGIR, Geneva, Geneva, Switzerland :210~217 google schola H. Ahn / 2008 / A new similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold-starting problem / Information Sciences 178(1):37~51 google schola

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