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추천시스템에서 회귀모형방법과 행렬분해방법의 비교
The Comparison of Regression-Based Approach with Matrix Factorization in Recommender Systems

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Authors
최영은
Advisor
김용대
Major
자연과학대학 통계학과
Issue Date
2016-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
추천시스템협업필터링예측회귀모형행렬분해법
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2016. 8. 김용대.
Abstract
협업필터링을 사용한 추천시스템은 사용자들의 이전 선호도에 기반하여 최적의 상품을 찾는데에 도움을 준다. 이러한 개인화된 추천의 핵심은 다른 사용자들의 주어진 선호로부터 아직 관측되지 않은 미지의 선호를 예측하는것이다.
본 논문에서는 선호도를 예측하는 방법으로 회귀모형을 도입한 새로운 접근방법을 소개한다. 이 방법은 회귀모형을 통해서 선호도를 추정하면 그 값을 업데이트시키고 다음 상품에 대한 모형을 구축하는 방식으로 순차적으로 각 상품별로 모형을 구축한다. 모형을 구축한 다음 Jester5k 자료에 적용해보고 행렬분해법과 함께 평가해보았다. 행렬분해법과의 비교 실험한 결과 예측의 정확성이 보다 우수함을 확인할 수 있었고, 또한 초기 결측값을 어느값으로 대체하느냐에 robust함을 확인할 수 있었다.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/131317
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
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