2015년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
맵리듀스를 이용한 사용자 기반 협업 필터링 추천 기법 |
| 영문제목(English Title) |
User-based Collaborative Filtering Recommender Technique using MapReduce |
| 저자(Author) |
윤소영
윤성대
So-young Yun
Sung-dae Youn
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 02 PP. 0331 ~ 0333 (2015. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
네트워크와 모바일 기기의 확산으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 기존의 추천 기법으로는 급증하는 데이터를 효율적으로 처리하는데 문제가 있다. 따라서 가장 널리 사용되는 추천 기법인 협업 필터링 기법의 확장성 문제를 어떻게 해결할 것에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬처리 방식인 MapReduce를 적용하여 확장성 문제를 줄이고 정확성을 높이는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자 기반 협업 필터링 기법에 MapReduce와 색인 기법을 적용하여 유사도 계산에 사용되는 이웃의 수와 이웃의 적합성을 개선하는 방식으로 확장성과 정확성을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Data is increasing explosively with the spread of networks and mobile devices and there are problems in effectively processing the rapidly increasing data using existing recommendation techniques. Therefore, researches are being conducted on how to solve the scalability problem of the collaborative filtering technique. In this paper applies MapReduce, which is a distributed parallel process framework, to the collaborative filtering technique to reduce the scalability problem and heighten accuracy. The proposed technique applies MapReduce and the index technique to a user-based collaborative filtering technique and as a method which improves neighbor numbers which are used in similarity calculations and neighbor suitability, scalability and accuracy improvement effects can be expected.
|
| 키워드(Keyword) |
Recommender Technique
Collaborative Filtering
Mapreduce
Scalability
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
