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

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

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

2 이름학번이메일핸드폰비고 최상민 0692080Gjerassi@gmail.com010-7229-3955 O 박진원 0391110mazock84@hanmail.net010-9247-5037 신민철 0692025ledboo@naver.com011-335-7475 名 General Recommendation. TEAMTEAM 構成 T E A M 조 이름 및 명단. 주제 : Digital video 를 추천하는 Recommendation System.

3 Tim O’reilly - http://blog.naver.com/empl?Redirect=Log&logNo=50024743791 http://blog.naver.com/empl?Redirect=Log&logNo=50024743791 Tim O’reilly 이미지 출처. 본 Project 의 목적. 2004 년 10 월 인터넷에 웹 2.0 의 개념이 도입. 웹 2.0 Web 2.0 - http://blog.naver.com/im_xxminixx?Redirect=Log&logNo=120036722925 http://blog.naver.com/im_xxminixx?Redirect=Log&logNo=120036722925 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

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

5 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.

6 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.

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

8 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.

9 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

10 끝. 특별 출연 : 현정식. General Recommendation.