데이터베이스 연구회지(SIGDB)
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| 한글제목(Korean Title) |
기법을 이용한 전문가 추천 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Expert Recommendation Technique using Hybrid Collaborative Filtering in SNS |
| 저자(Author) |
신영성
오영만
오병석
김형일 장재우
Young-Sung Shin
Young-Man Oh
Byeong-Seok Oh
Hyeong-il Kim
Jae-woo Chang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0003 ~ 0017 (2012. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 SNS에서 제공하고 있는 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. 따라서 기존의 협업적 여과 기법의 단점을 극복하고 다양한 추천을 수행할 수 있는 하이브리드 협업적 여과 기법이 개발되었다. 그 가운데 Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 알고리즘이 서비스 정확도 측면에서 기존 기법보다 우수함을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, because wide range of professionals utilize Social Network Service(SNS), the SNS users need an expert recommendation service to enable their cooperation or technical communication. But, the existing collaborative filtering technique cannot support an expert recommendation service efficiently. Therefore, hybrid collaborative filtering techniques have been developed not only to improve the existing collaborative filtering method but also to perform various recommendations. Among them, content?boosted collaborative filtering provides various prediction algorithms which enable to support effective recommendations. However, the content?boosted collaborative filtering method cannot calculates the similarity of items or users when the definition of calculation condition is not clearly provided. Therefore, to solve the problem of existing content?boosted collaborative filtering method, we propose a hybrid collaborative filtering based expert recommendation scheme. Also, we design the expert recommendation system by using proposed method in SNS. Finally, from a performance analysis we show that our proposed algorithm outperforms the existing method in terms of service accuracy.
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| 키워드(Keyword) |
협업적 여과
전문가 추천
소셜 네트워크 서비스
Collaborative Filtering
Expert Recommendation
Social Network Service
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