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추천시스템을 위한 내용기반 필터링과 협력필터링의 새로운 결합 기법
A New Approach Combining Content-based Filtering and Collaborative Filtering for Recommender Systems

김병만   (금오공과대학교 컴퓨터공학과UU0000297  ); 이경   (금오공과대학교 컴퓨터공학과UU0000297  ); 김시관   (금오공과대학교 컴퓨터공학부UU0000297  ); 임은기   (금오공과대학교 컴퓨터공학부UU0000297  ); 김주연   (부천대학 전산정보처리과UU0000637  );
  • 초록

    엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 다른 사람들의 의견을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교하였다. 실험 결과, 본 방법이 예측 질 면에서 상당한 성능 향상이 있었고 새로운 사용자에게도 보다 나은 추천을 할 수 있음을 알 수 있었다.


    With the explosive growth of information in our real life, information filtering is quickly becoming a popular technique for reducing information overload. Information filtering technique is divided into two categories: content-based filtering and collaborative filtering (or social filtering). Content-based filtering selects the information based on contents; while collaborative filtering combines the opinions of other persons to make a prediction for the target user. In this paper, we describe a new filtering approach that seamlessly combines content-based filtering and collaborative filtering to take advantages from both of them, where a technique using user profiles efficiently on the collaborative filtering framework is introduced to predict a user's preference. The proposed approach is experimentally evaluated and compared to conventional filtering. Our experiments showed that the proposed approach not only achieved significant improvement in prediction quality, but also dealt with new users well.


  • 주제어

    정보 필터링 .   추천 시스템 .   협력 필터링 .   내용기반 필터링 .   클러스터링.  

  • 참고문헌 (29)

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    2. Popescul, A., Ungar, L.. H., Pennock, D. M. and Lawrence, S., 'Probabilistic Models for Unified Collaborative and Content-Based Recommendation in Sparse-Data Environments,' Proc. of Conf. on UAI, 2001 
    3. Wasfi, A. M. A., 'Collecting User Access Patterns for Building user Profiles and Collaborative Filtering,' Proc. of Int. Conf. on Intelligent User Interfaces, pp. 57-64, 1999 
    4. McClave, J. T. and Dietrich, F. H., Statistics, San FranciscoDellen Publishing Company 
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    7. C. Basu, H. Hirsh, and W. Cohen, 'Recommendation as Classification : Using Social and Content-Based Information in recommendation,' Proc. of AAAI, 1998 
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    11. M. Claypool, A. Gokhale, T. Mirana, P. Mumikv, D. Netes and M. Sartin. 'Combing Content-Based and Collaborative Filters in an Online Newspaper,' Proc. of Workshop on Recommender Systems Implementation and Evaluation, 1999 
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    13. Douglas B. Terry. 'A tour through tapestry,' Proc. of the ACM Conference on Organizational Computing Systems(COOCS). pp. 21-30. 1993 
    14. Resnick. P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstorm, P. and Riedl. J., 'Groupl.ens: An open architecture for collaborative filtering of Netnews,' Proc. of ACM Conf. on Computer-Supported Cooperative Work. pp.175-186, 1994 
    15. D. Gupta, M. Digiovanni. H. Narita, and K. Goldberg. 'Jester 2.0: A New Linear-Time Collaborative Filtering Algorithm Applied to Jokes,' Proc. of Workshop on Recommender Systems: Algorithms and Evaluation. Aug. 1999 
    16. Upendra S. and Patti M.. 'Social Information Filtering: Algorithms for Automating 'Word of Mouth', Proc. of ACM CHI'95 Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 210-217, 1995 
    17. W. Hill, L. Stead, M. Rosenstein. and G. Furnas, 'Recommending and Evaluating Choices in a Virtual Community of Use,' Proc. of ACM CHI '95, 1995 
    18. O'Conner, M. and Herlocker, J., 'Clustering items for collaborative filtering,' Proc. ACM-SIGIR Workshop on Recommender Systems, 1999 
    19. B. Sarwar, G. Karypis., J. Konstan, and J. Riedl. 'Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms.' Proc. of WWW10, 2001 
    20. J. S. Breese, D. Heckerman, and C. Kadie. 'Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative fitering,' Poe. of the 14th UAI, 1998 
    21. D. Goldberg, D. Nichols, B. Oki, and D. Terry, 'Using Collaborative Filtering to Weave an Informtion Tapestry,' CACM, Vol.35, No.12. pp. 61-70. 1992 
    22. Herlocker, J., Konstan, J. Borchers, A., Riedl, J. 'An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filteringm,' Proc. of the 1999 Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1999 
    23. C. C. Aggarwal, J. L. Wolf, K. Wu, and P. S. Yu. 'Horting Hatches an Egg : A New Graphtheoretic Approach to Collaborative Filtering,' Proc. of the ACM KDD'99, 1999 
    24. Curt Stevens, 'Automating the creation of information filters,' CACM, Vol.35, No.12, 1992 
    25. Tak W.Yan and Hector Garcia-Molina, 'Distributed selective dissemination of information,' Proc. of the Third International Conference on Parallel and Distributed Information Systems, pp. 89-98. 1994 
    26. J. Alspector, A. Kolcz, and N. Karunanithi, 'Comparing Feature-Based and Clique-Based User Models for Movie Selection,' Proc. of the 3'rd ACM Conference on Digital Libraries, 1998 
    27. Pazzani, M., Billsus, D., 'Learning and revising user profiles: the identification of interesting Web sites,' Machine Learning, 1997 
    28. Seo, Y., Zhang, B., 'Personalized Web Document Filtering Using Reinforcement Learning,' Applied Artificial Intelligence, 2001 
    29. Oard, D.W. and Marchionini, G., 'A conceptual framework for text filtering,' Technical Report EE-TR-96-25, CAR-TR-830, CLIS-TR-96-02, CS-TR3643, University of Maryland, College Park, 1996 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (5)

    1. Kim Byeong Man ; Li Qing 2004. "A Hybrid Recommendation Method based on Attributes of Items and Ratings" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, 31(12): 1672~1683     
    2. Kim, Byeong-Man ; Li, Qing ; Oh, Sang-Yeop 2005. "Probabilistic Reinterpretation of Collaborative Filtering Approaches Considering Cluster Information of Item Contents" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, 32(9): 901~911     
    3. Kim, Nam-Joong ; Yoo, Hong-Jin ; Lim, Yang-Mi ; Chae, Jin-Seok 2009. "An Efficient Content Customizing Scheme for RSS Web Reader" 데이타베이스 연구 = Database research, 25(3): 95~112     
    4. Park, Jae -Wook ; Lee, Yong-Kyu 2011. "A Method for Recommending Learning Contents Using Similarity and Difficulty" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, 16(7): 127~135     
    5. Ahn, Kyung-Chan ; Moon, Chang Bae ; Kim, Byeong Man ; Shin, Yoon Sik ; Kim, HyunSoo 2012. "POS Data Analysis System based on Association Rule Analysis" 한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 17(5): 9~17     

 저자의 다른 논문

  • 김병만 (57)

    1. 1998 "클라이언트-서버 구조를 기반으로 한 민속놀이 안내 도우미 시스템의 설계 및 구현" 한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research 3 (1): 23~36    
    2. 1998 "유전 알고리즘에 의해 생성된 퍼지 소속함수를 갖는 교통 신호 제어" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 8 (6): 78~84    
    3. 1999 "MSC로 기술된 통신소프트웨어 명세의 검증을 위한 전체 상태 전이 그래프 생성" 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 26 (12): 1428~1444    
    4. 2000 "용어 발생 유사도와 퍼지 추론을 이용한 질의 용어 확장 및 가중치 재산정" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 27 (9): 961~972    
    5. 2000 "이동 에이전트 기반 워크플로우 시스템의 설계 및 구현" 소프트웨어공학회지 = Software engineering review 13 (3): 18~30    
    6. 2000 "용어 분포 유사도를 이용한 질의 용어 확장 및 가중치 재산정" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 27 (1): 90~100    
    7. 2001 "오토마타기반의 병행 프로그램을 위한 결정적 수행 테스팅 기법" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 28 (10): 706~719    
    8. 2001 "퍼지추론을 이용한 소수 문서의 대표 키워드 추출" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (9): 837~843    
    9. 2001 "퍼지추론을 적용한 웹 음란문서 검출" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (5): 419~425    
    10. 2002 "유전 알고리즘에 의해 생성된 제어규칙과 멤버쉽함수를 갖는 퍼지 교통 제어기" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 12 (2): 123~128    
  • 이경 (2)

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