장르유사도와 선호장르를 이용한 협업필터링 설계

• Published in: 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol. 16; no. 4; pp. 159 - 168
• Main Authors: 김경록(Kyung-Rog Kim), 변재희(Jae-Hee Byeon), 문남미(Nam-Mee Moon)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국컴퓨터정보학회 2011
• Subjects: collaborative filtering; 추천 시스템; 협업 필터링; interactive service; smart phone; multi-property; 스마트폰; recommender system; 다중 속성; 클러스터링; 인터랙티브 서비스; clustering; LBS
• ISSN: 1598-849X; 2383-9945

As e-commerce and social media service evolves, studies on recommender systems advance, especially concerning the application of collective intelligence to personalized custom service. With the development of smartphones and mobile environment, studies on customized service are accelerated despite physical limitations of mobile devices. A typical example is combined with location-based services. In this study, we propose a recommender system using movie genre similarity and preferred genres. A profile of movie genre similarity is generated and designed to provide related service in mobile experimental environment before prototyping and testing with data from MovieLens. 전자상거래와 소셜미디어 서비스의 활성화에 따라, 집단지성을 개인 맞춤 서비스에 활용하는 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트폰의 발달과 모바일 환경의 발달에 따라 단말의 제약성에도 불구하고 개인화 서비스에 대한 연구가 가속화되고 있다. 대표적인 예로 위치기반 서비스와의 결합이다. 이에 본 연구에서는 영화의 장르유사도와 선호장르를 이용한 추천시스템을 제안한다. 영화 장르 유사도 프로파일을 생성하여 이를 모바일실험 환경에서 서비스 될 수 있도록 설계하고 프로토 타이핑 한 후에 MovieLens 데이터를 적용하여 평가한다.