"협업 필터링"의 검색결과 입니다.

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EasyAI “협업 필터링” 관련 자료

+아마존 협업필터링 추천방식등록일 2020.05.27 | 총 4,244자 | 5페이지 | 1,000원
+데이터과학입문 ) 최근 인공지능의 발..등록일 2021.03.04 | 총 7,168자 | 10페이지 | 5,000원

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"협업 필터링" 검색결과 1-20 / 581건

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신용카드 추천을 위한 다중 프로파일 기반 협업필터링

한국산업경영시스템학회 이원철, 윤협상, 정석봉

논문 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.04.05 | 수정일 2023.04.06

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아마존 협업필터링 추천방식

를 창출해냈는지 알아보도록 한다.본론1) 협업 필터링 추천 시스템(Collaborative Filtering Recommendation System) 기능아마존은 추천 시스템을 기반 ... 으로 서비스를 운영하고 있다. 그렇다면, 추천 시스템은 어떻게 동작하는지에 기능들을 알아보도록 한다.추천 시스템을 구현하는 방법에는 크게 2가지 방법이 있는데, 협업 필터 ... 해주는 방법으로 생각할 수 있다.협업 필터링 기능에 대해 집중적으로 살펴보도록 하자. 협업 필터링은 많은 유저들로부터 모은 취향 정보를 기반으로, 스스로 예측하는 기술을 말

리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2020.05.27

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일관성 기반의 신뢰도 정의에 의한 협업 필터링 (Collaborative Filtering by Consistency Based Trust Definition)

사용자간 유사도에 의한 협업 필터링에서 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서는많은 이웃들이 필요하다. 이것은 높은 사용자간 유사도가 제품에 대한 동일한 선호도를 일관되게 ... 를 정의하고, 이를 기반으로 이웃을 선정하여 선호도를 예측하는 협업 필터링 방법을 제시한다. 이 방법에 의한 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서 필요한 이웃들의 수가 유사도

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.02 | 수정일 2025.03.06

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협업 필터링 추천시스템에서의 취향 공간을 이용한 평가 예측 기법 (Improving Collaborative Filtering with Rating Prediction Based on Taste Space)

필터링은 정보 과잉 문제를 해결하기 위한 정보 필터링의 주요 기법이며, 전자 상거래 분야에서 추천 시스템과 같은 응용 프로그램에서 널리 사용된다. 협업 필터링 시스템은 사용 ... 적으로 평가된 항목들의 개수에 좌우된다. 그러므로 대상 항목들이 수시로 추가되거나 제거되는 동적 컬렉션의 경우 협업 필터링 알고리즘을 그대로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 동적 ... 컬렉션에 대한 협업 필터링 적용 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 SVD 기법을 이용하여 항목들의 취향 공간을 생성한 후 과거 항목들과 새로운 항목들 간의 연관성을 구하기 위해 핵심

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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협업 필터링을 위한 평가 시각을 반영하는 유사도 값의 통합 (Integration of Similarity Values Reflecting Rating Time for Collaborative Filtering)

협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 기법으로서 많은 상업 및 학계 시스템에서 성공적으로구현되어 서비스되고 있다. 이 기법은 두 사용자 간의 공통 평가 항목에 대한 평가치의 유사

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.12 | 수정일 2025.03.28

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사용자 성향의 시간적 변화를 고려한 협업 필터링 알고리즘에 관한 연구 (Study on Collaborative Filtering Algorithm Considering Temporal Variation of User Preference)

추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 같는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하 ... 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용 ... 자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사

논문 | 4페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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상황 정보와 폭소노미를 이용한 협업 필터링 모바일 콘텐츠 추천 어플리케이션 (Collaborative Filtering Mobile Contents Recommender Application Using Context and Folksonomy)

지성의 효과적인 융합이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 사용자 상황 데이터를 이용하여 웹 2.0의 집단지성 구축체계라 할 수 있는 폭소노미를 구성하고 집단지성을 이용한 데이터 필터 ... 링 기법중 하나인 항목 기반 필터링 기법을 융합한 추천 기법을 제안한다. 또한 제안하는 추천 기법을 적용한 어플리케이션을 구현한다. 이를 통해 사용자의 콘텐츠에 대한 잠재적인 요구

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.03 | 수정일 2025.03.06

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협업 필터링을 이용한 순위 정렬 모델 기반 (IP)TV 프로그램 자동 추천 (Automatic Recommendation of (IP)TV programs based on A Rank Model using Collaborative Filtering)

성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.03 | 수정일 2025.03.06

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개인 감성정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 서비스 설계 및 구현 (Design and Implementation of Location Recommending Services using Personal Emotional Information based on Collaborative Filtering)

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.12 | 수정일 2025.03.28

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협업적 필터링 및 퍼지시스템 기반 사용자 성향분석에 의한 영화평가 예측 시스템 (A Movie Rating Prediction System of User Propensity Analysis based on Collaborative Filtering and Fuzzy System)

형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.04 | 수정일 2025.03.06

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데이터과학입문 ) 최근 인공지능의 발전은 데이터과학의 미래에 대해 많은 논쟁을 불러일으키고 있다. 본인의 견지에서 인공지능을 통한 미래사회 모습을 논하고 부작용을 최소화할 수 있는 방법이 무엇인지 논하시오.

.2. 네플릭스의 추천서비스와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링 ... 에서 기존의 데이터가 핵심 항목을 중심으로 평가한다면 빅데이터는 분석이나 탐색 주제와 관련해 변경할 수 있다.2. 협업필터링(CF; Collaborative Filtering)은 우리 ... 의 선호도에 따라 선제 노출로 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 메모리 기반 협업 필터링은 대상에 따라 또다시 아이템 기반(Item-based Filtering)과 사용자 기반

방송통신대 | 10페이지 | 5,000원 (30%↓) 3500원 | 등록일 2021.03.04

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미디어 알고리즘의 부정적 영향력/ 주제연구

을 이루게 되었다.미디어 알고리즘의 방식은 크게 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링으로 나눌 수 있다. 첫 번째로 협업 필터링이란 이용자들로부터 얻은 데이터를 기반으로 선호를 예측 ... 는 콘텐츠를 추천할 가능성이 높아진다. 콘텐츠 기반 필터링은 이용자가 시청한 콘텐츠를 분석하여 해당 콘텐츠와 유사한 특성을 갖는 콘텐츠를 추천하는 것이다. 현재는 협업 필터링과 콘텐츠 ... 기반 필터링을 섞은 시스템도 많이 사용되고 있으며 다른 기술을 결합한 시스템들도 등장하고 있다. 이처럼 미디어 알고리즘은 개개인이 좋아할 만한 콘텐츠를 분석하고 예측하여 추천

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.08.05

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모두의 인공지능 10주차 정리

(cluster 이용)사이의 패턴을 통해 유사도를 알아내 덩어리로 묶어 추천.2)추천 시스템 recommender system-원리(협업 필터링)

시험자료 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.03.12

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상위 N개 항목의 추천 정확도 향상을 위한 효과적인 선호도 표현방법 (An Effective Preference Model to Improve Top-N Recommendation)

협업필터링은 사용자들이 평가한 항목들의 유사성을 기반으로 평가되지 않은 항목을 효과적으로 추천해주는 기법이다. 기존에는 사용자가 평가하지 않은 항목 중 상위 N개 항목의 추천 ... 을 제안한다. 제안 방법을 메모리기반 협업필터링에 적용하여 비교한 결과 기존 방법보다 최대 2배 이상 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. Collaborative

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.14 | 수정일 2025.03.28

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데이터과학입문 1. 빅데이터의 특징을 기존 데이터와 비교하여 설명하시오. (10점)

데이터과학입문 정보1목차1. 빅데이터의 특징을 기존 데이터와 비교하여 설명하시오. (10점)2. 네플릭스의 추천서비스와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링 ... 의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링을 이용한 실제 업무사례에는 어떠한 것들이 있는지 조사하여 약술하시오. (6점)3. 검색 ... 와 관련한 원리로 협업필터링을 꼽을 수 있다. 협업필터링의 장점과 단점, 사용상 유의점에 대해 논하시오. (6점) 또한 교재의 사례 외에 협업필터링을 이용한 실제 업무사례에는 어떠

방송통신대 | 8페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.11.04

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Two-player 유도탄 팀을 위한 삼각측량 기반 시선각 변화율 추정기법 (Triangulation-based LOS Rate Estimation for Two-player Missile Team)

요격탄과 표적 사이의 시선각 변화율은 다양한 유도 기법에 활용되는 주요 변수로, 이를 추정하기 위한 다양한 기법들이 연구되어 왔다. 또한 정보 공유를 통한 협업 유도에 대한 연구 ... 도 많이 진행되어 왔으나, 칼만 필터 등을 사용한 시선각 변화율 추정기법은 표적과의 거리 정보를 요구하므로, 거리 정보 계측이 불가능한 수동형 탐색기에는 이러한 추정기법을 적용하기 ... 탑재 유도탄 팀과 단일 표적 간의 다대일 교전 기하를 구성, 삼각측량법에 기반한 상대 거리 추정기법과 칼만 필터를 활용한 시선각 변화율 추정기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 삼각

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.08 | 수정일 2025.03.28

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주기적 구매자 위주의 온라인 쇼핑몰을 위한 추천 알고리즘 구현

으로 장바구니에 넣어주는 자동 선택 시스템을 고안하였다. 두 번째로는 협업 필터링 추천기법을 활용하여 구매 패턴이 유사한 다른 사용자들의 단골 상품을 구매주기 별로 5개의 집단으로 분류

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.10 | 수정일 2025.02.15

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E-Commerce 포탈에서 향상된 개인화 추천 기법 (An Improved Personalized Recommendation Technique for E-Commerce Portal)

을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다. This paper

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.02 | 수정일 2025.03.06

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[소비자심리 수업 보고서] 개인별 AI 추천 알고리즘(원리, 장점, 사용현황, 문제점)

함으로써 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 넷째, 협업 필터링이다. “협업 필터링(collaborative filtering: CF)에서 협업은 특정 사용자 집단의 유사한 사용행위를 의미 ... 하며, 협업 필터링은 협업에서 파악한 정보를 기반으로 추천대상을 추출하여 수요자에게 추천한다는 의미이다.” 이와 같이 현대 사회에서 개인별 AI 추천 알고리즘은 다양한 원리에 기반하여 현대 ... 에 의한 추천에 해당한다. 셋째, 콘텐츠 기반 필터링이다. 이는 콘텐츠의 줄거리, 내용, 설명텍스트와 같은 텍스트 데이터를 메타정보로 활용하여 유사한 콘텐츠의 집단을 구분

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.02.06

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가짜뉴스 전파의 플랫폼 알고리즘과 인지적 편향

은 페이스북다.유튜브가 어떤 알고리즘을 사용하는지는 정확하게는 알려진 바는 없지만, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 활용하는 것으로 알려져 있다. 협업 필터링이란 이용자들로부터 얻 ... 은 데이터를 기반으로 선호를 예측하는 기법이다. 즉, 대규모의 사용자 행동 정보를 분석하여 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술인 것이다. 협업 필터링은 개인 ... 에 대한 추천이 어려운 협업 필터링의 단점을 콘텐츠 기반 필터링으로 해결할 수 있게 되었다. 현재는 알고리즘의 발달로 인해, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 장점을 섞

리포트 | 6페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.06.12

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