학술대회자료
Spark환경에서 기회비용을 고려한 그룹 추천시스템
A Group Recommendation System Considering Opportunity Cost Using Spark Framework
- 한국시뮬레이션학회
- 한국시뮬레이션학회 학술대회집
- 2017년 춘계학술대회 발표집
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2017.041795 - 1797 (3 pages)
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그룹 추천시스템(Group Recommendation System)은 집단을 대상으로 적절한 아이템을 추천하는 방법이며 대부분의 그룹 구성원이 만족할 수 있는 아이템을 추천한다. 그룹 추천시스템 모델링 방법 중;Least Misery 는 그룹 구성원 전체의 만족을 고려하지만 추천 정확 도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에 서는 기회비용(Opportunity Cost: 특정 아이템을 선택하였을 때;포기되는 아이템의 평점중 가장 큰 값을 의미) 개념을 적용하여 대부 분의 구성원이 만족하면서 추천 정확도가 향상된 그룹 추천시스템을 개발하였고 실험을 통해 제안된 그룹 추천시스템의 RMSE 가 Least Misery 에 비해 20% 증가하였음을 확인 하였다.
1. 서론
2. 관련 연구
3. 기회비용을 고려한 그룹 추천시스템 설계
4. 실험 및 성능평가
5. 결론 및 향후 연구
6. Reference
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