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학술저널
저자정보
김동욱 (아주대학교 경영대학 e-비즈니스학과) 김성근 (아주대학교 경영대학 경영정보학과) 강주영 (아주대학교 경영대학 e-비즈니스학과)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제2권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
41 - 48 (8page)

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최근 추천 시스템의 인기와 함께 추천 시스템의 알고리즘의 성능에 대한 평가가 중요해 졌다. 본 연구는 영화 데이터에서 다양한 알고리즘 중 어떤 알고리즘의 효과적인지 판단하기 위하여 모델링과 RMSE를 통한 모델 검증을 하였다. 본 연구의 데이터는 무비렌즈의 평가 데이터 10만건을 활용하여 피어슨 상관계수를 활용한 사용자 기반 협업 필터링, 코사인 상관계수를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 그리고 특이 값분해를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 모델을 만들었다. 세가지 추천 모델로 평점을 예측한 결과 사용자 기반 협업 필터링보다 아이템 기반 협업 필터링의 정확도가 월등히 높은 것을 확인했고, 행렬 분해를 사용했을 때 더 정확한 추천을 할 수 있었다.
#무비렌즈 #하이브리드 추천 #추천 시스템

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