[추천시스템] 추천시스템 기법 연구동향 분석
📚 논문 정보 손지은, 김성범, 김현중, & 조성준. (2015). 추천 시스템 기법 연구동향 분석. 대한산업공학회지, 41(2), 185-208. 📚 요약 이 논문은 추천시스템의 종류, 특징, 장단점, 평가 방식, 사용 소프트웨어 동향 등을 정리하여 분석하였다. 향후 연구 주제 선정 및 진행에 도움이 될 수 있는 내용이 많아서 정리하였다. 본 논문에서 정리한 추천시스템 기법의 분류는 다음과 같다. ✅ 콘텐츠 기반 필터링 아이템 콘텐츠를 직접 분석해서 아이템과 아이템 or 아이템과 사용자의 유사도로 추천하는 방식이다. ①에서 고객의 선호도를 파악할 때 과거의 구매이력이나 사용자의 프로필 정보를 사용한다. 따라서 CF처럼 고객의 평가 정보가 없더라고 추천을 할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 아이템이 새롭..
2022. 2. 9.
[추천시스템] E-Commerce Product Recommendation Agents : Use, Characterstics, and Impact
◈ 논문 정보 • Xiao, B., & Benbasat, I. (2007). E-commerce product recommendation agents: Use, characteristics, and impact. MIS quarterly, 137-209. ◈ 요약 본 연구에서는 RA(Recommendation Agents)의 효과에 영향을 미치는 중요 요소들을 통합하여 conceptual model을 제시했다. 선행 연구 사례에서 총 28개의 특징을 도출하고 이를 TAM 모델처럼 하나의 큰 모델로 정립하고자 하였다. RQ 1. How do RA use, RA characterstics, and other factors influence consumer decision making processes and..
2022. 1. 25.