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저자정보
윤영언 (대구가톨릭대학교) 김예균 (대구가톨릭대학교) 류수현 (대구가톨릭대학교) 김현일 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
435 - 439 (5page)

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인터넷과 모바일 기기의 발전으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이로 인해 사용자들은 원하는 정보를 찾기가 점점 더 어려워지고 있다. 이에 따라 많은 매체는 사용자의 취향에 따른 개인화된 콘텐츠 추천 시스템을 도입하고 있다. 카카오의 블로그 플랫폼인 ‘브런치’도 이러한 추천 시스템을 도입하여 사용자의 활동 정보를 분석하여 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하고 있다. 본 논문은 카카오 아레나 데이터 경진대회 수상 모델인 기존 추천 모델의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문의 모델은 기존 모델에 아이템 기반 협업 필터링, 인기도 기반 추천, 팔로우 기반 추천, 매거진 기반 추천, 태그 기반 추천의 다양한 추천 방식을 적용하였으며, 기존 모델의 적용 범위를 확장하여 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하는 모델을 개발하였다. 실험 결과 제안한 모델은 기존 모델에 비해 스코어 점수가 10점 더 높게 측정되어 성능이 향상되었다.
#Recommender Systems #Personalized Recommendation #Content Filtering #Collaborative filtering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 추천 모델 방식
Ⅲ. 개선 추천 모델 방식
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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