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

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

이름학번이메일핸드폰비고 최상민 O 박진원 신민철 名 General Recommendation. TEAMTEAM 構成 T E A M 조 이름 및 명단. 주제 : Digital video 를 추천하는 Recommendation System.

Tim O’reilly Tim O’reilly 이미지 출처. 본 Project 의 목적 년 10 월 인터넷에 웹 2.0 의 개념이 도입. 웹 2.0 Web W e b. 정보 사용자 제공 이용 제공이용 제공 이용 eg). wikidepia. 정보 : Digital contents. 정보 사용자 수 많은 방대한 방대한 정보 중 사용자가 원하는 정보를신속, 정확하게 제공.collaborative filtering 을 이용하여

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

본 시스템. 현정식. 1점1점 1점1점 5점5점 2점2점 추천 ! Data Base. 사용자와 유사한 성향의 사용자들이 본 영화 중 높은 점수를 받은 영화를 추천 !. 정식이와 유사한 성향의 사용자. 1점1점 5점5점 1점1점 5점5점 결과물의 간략한 구조.

본 시스템. 현정식. 1점1점 1점1점 5점5점 2점2점 추천 ! 사용자와 유사한 성향의 사용자들이 본 영화 중 높은 점수를 받은 영화를 추천 !. 정식이와 유사한 성향의 사용자. 1점1점 5점5점 1점1점 5점5점 사용자. Data Base. 본 시스템. 결과물의 작동 방식의 간략한 설명. Recommendation System. 추천 ! 사용자가 보지 않은 영화 중 사용자가 좋아할 만한 영화.

사용자. Data Generator. Neighbor Selector. Prediction. Data Base. Recommendation System. 관련 파일들. 유사 사용자 정보. 예측 정보들. 추천 ! 12 3 web

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

3456 비고 2~89~1516~2223~293/30~56~1213~1920~264/27~34~1011~1718~2425~311~78~1415~19 분석 전체 recommendation system filtering data mining System 설계 전체 기능 분류 interface 동작 및 시나리오 모듈 설 계 전체 DB 전체 user rating contents DB dependent 전체 generator DB independent 전체 neighbor selector prediction 설계 검증 및 test 시나리오 적용 구현 전체 DB 전체 user rating contents DB dependent 전체 generator DB independent 전체 neighbor selector prediction Interface Test 및 수정 전체 단위 Test 통합 Test 성능 Test 수정 문서

끝. 특별 출연 : 현정식. General Recommendation.