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Recommendation System.

Recommendation System. General Recommendation. 발표 주제 : 제안서. 발표자 : 최 상 민. 일시 : 2009 년 3 월 27 일 ( 금 ). 장소 : 공학관 404 호. 주제 : Digital video 를 추천하는 Recommendation System. 조 이름 및 명단. T E A M. T. 名 General Recommendation. E. A. 構成. M. 본 Project 의 목적. W e b. 수 많은. 방대한.

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Presentation Transcript

  1. Recommendation System. General Recommendation. 발표 주제 : 제안서. 발표자 : 최 상 민. 일시 : 2009년 3월 27일 (금). 장소 : 공학관 404호.

  2. 주제 : Digital video를 추천하는 Recommendation System. 조 이름 및 명단. T E A M T 名 General Recommendation. E A 構成 M

  3. 본 Project의 목적. W e b. 수 많은 방대한 . Tim O’reilly . . . . . . . 제공 방대한 정보 중 사용자가 원하는 . 제공 collaborative filtering을이용하여 정보를 신속, 정확하게 제공. 이용 이용 2004년 10월 인터넷에 웹 2.0의 개념이 도입. 웹 2.0 . . 제공 이용 . . . . . . . 사용자 사용자 사용자 사용자 정보 정보 정보 정보 eg). wikidepia. 정보 : Digital contents. 이미지 출처. Tim O’reilly- http://blog.naver.com/empl?Redirect=Log&logNo=50024743791 Web 2.0- http://blog.naver.com/im_xxminixx?Redirect=Log&logNo=120036722925

  4. 시나리오. 웹 페이지. ID : PW : 1~5 점 입력. 추천! 스파이더 맨 : 배트맨 : 타이타닉 : 쇼걸 : Donnie Brasco : 슈퍼맨 : 나홀로 집에 : 1 Server. 1 현정식. 5 jungsung3 현정식. 2 Log-in 1 Recommendation 정식이와 유사한 성향의 사용자들이 본 영화 중 높은 점수를 받은 영화를 추천!.

  5. 정식이와 유사한 성향의사용자. 결과물의 간략한 구조. Data Base. 1점 5점 1점 5점 본 시스템. 1점 1점 5점 2점 추천! 사용자와 유사한 성향의 사용자들이 본 영화 중 높은 점수를 받은 영화를 추천!. 현정식.

  6. 정식이와 유사한 성향의사용자. 결과물의 작동 방식의 간략한 설명. Recommendation System. Data Base. 1점 5점 1점 5점 Data Base. 본 시스템. 본 시스템. 추천! 1점 1점 5점 2점 추천! 사용자가 보지 않은 영화 중 사용자가 좋아할 만한 영화. 사용자와 유사한 성향의 사용자들이 본 영화 중 높은 점수를 받은 영화를 추천!. 현정식. 사용자.

  7. Recommendation System. 1 2 유사 사용자 정보. 사용자. web Data Generator. Neighbor Selector. Prediction. Data Base. 관련 파일들. 예측 정보들. 추천! 3

  8. Recommendation System. 위성 TV 채널. MOVIE. 사용자. 사용자. Implicit rating By System. explicit rating By User. 유사 사용자 정보. Data Generator. Data Base. Neighbor Selector. Prediction. 관련 파일들. 예측 정보들.

  9. 끝 . 특별 출연 : 현정식. General Recommendation.

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