데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
평점 정규화를 이용하여 사용자 평가 성향을 반영한 영화 추천 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Movie Recommendation Method Using Score Normalization Based on User Rating Tendency |
| 저자(Author) |
김현경
김현진
박상현
Hyunkyung Kim
Hyunjin Kim
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 32 NO. 02 PP. 0020 ~ 0031 (2016. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 사용자 기반 추천 방법을 이용한 영화 추천 시스템에서는 대개 다른 사용자들의 평점을 기반으로 목표 사용자의 평점을 예측하는 데에 이용하였지만 사용자 개개인의 평가 성향은 반영하지 않아 평점 데이터의 객관성을 확보하기에는 어려운 점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 사용자 기반 추천 방법과 항목 기반 추천 방법을 바탕으로 한 항목 간 선호도 차이를 이용한 추천 방법을 토대로 사용자 개인의 평가 성향을 반영한 새로운 영화 추천 시스템을 제안한다. 많은 사용자들의 평점 데이터가 사용자의 성향에 따라 치우쳐 있어 다른 사용자의 평점 예측에 이용되기에는 다소 어려운 점이 있었다. 따라서 사용자들의 평가 성향을 바탕으로 데이터를 정규화하였고 항목 간 선호도 차이를 이용하여 평점을 예측하는 시스템을 구현하였다. 실험 결과 제안한 시스템은 기존의 시스템에 비해 추천의 정확도가 향상되었다. 따라서 본 연구의 제안 방법은 사용자의 평점 결정 성향을 반영함으로써 다양한 콘텐츠에 대한 사용자의 평가를 보다 정확하게 예측하여 사용자 개인에 맞는 영화 추천을 가능하게 할 것으로 기대된다. |
영문내용
(English Abstract) |
Existing movie recommender systems generally use rating data of other users to predict the rating of target user. However, it is hardly possible to guarantee the objectivity of rating data since the rating tendency of individual user is not considered. In this paper we propose a new recommendation method which took into account rating tendency of each individual user using score normalization based on rating difference between items. We have found many users have biased rating tendency and their rating data was affected. So we have normalized those rating data to get better prediction results. The results of experiments indicate that the proposed system has relatively improved performance compared to the previous recommender system in terms of prediction accuracy. Consequently, the proposed system is expected to enable improved movie recommendation for each individual by weighing rating tendency using score normalization. |
| 키워드(Keyword) |
추천 시스템
데이터 마이닝
협업 필터링
사용자 성향
평점 정규화
Recommender System
Data Mining
Collaborative Filtering
Rating Tendency
Score Normalization
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