Effective Recommendation Algorithms for Higher Quality Prediction in Collaborative Filtering
김택헌, 박석인, 양성봉 · 2010
본 논문에서 우리는 추천 시스템을 위한 두 개의 정제된 이웃선정 알고리즘을 제시하고, 또한 아이템의 속성정보가 어떻게 고품질의 예측을 위해 사용될 수 있는지를 보인다. 정제된 이웃선정 알고리즘은 가상 이웃과 대체 이웃을 각각 사용하여 이행적 유사도를 기반으로 한 이웃선정 방법을 적용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 추천 시스템이 다른 시스템에 비해 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 이러한 제안 시스템은 예측 품질의 저하 없이 대규모 데이터셋 문제 및 초기 참여자 문제를 극복할 수 있게 한다.