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초록
이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을수행하여 유효성을 증명하였다.
키워드
Personalized Recommender; Ontology Inference; Mining Association Rules; 개인화 추천; 온톨로지 추론; 연관 규칙 생성
- 제목
- 연관 규칙 생성 알고리즘 기반의 개인화 의류 추천 시스템
- 제목 (타언어)
- A Personalized Clothing Recommender System Based on the Algorithm for Mining Association Rules
- 저자
- 이종현; 이석훈; 김장원; 백두권
- 발행일
- 2010
- 저널명
- 한국시뮬레이션학회 논문지
- 권
- 19
- 호
- 4
- 페이지
- 59 ~ 66