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협업 필터링 수행을 위한 알고리즘 프레임워크

An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering
Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Konstan, Al Borchers 외 · ACM SIGIR Forum · 2017년 · 조회 20
왜 이 논문인가 — 선정 기준
RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수
2017-08 발표 · 피인용 2,554회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 25개
RESEARCH 슬롯은 후속 연구 활용성을 강조하는데, 높은 인용 영향력과 널리 활용된 알고리즘 구조가 연구 설계에 직접적인 참고 자료가 된다.
논문 요약
본 논문은 협업 필터링을 체계적으로 수행하기 위한 알고리즘 프레임워크를 제시한다. 유사도 계산, 이웃 선택, 예측 및 평가 과정을 통합한 절차를 정의하고, 기존 방법 대비 성능 향상을 실험적으로 입증하였다. 저자들은 이 프레임워크를 다양한 데이터 셋에 적용해 재현 가능성을 확인하였다. 2017년 발표 이후 2,554회 인용되어 분야 상위 1%에 속한다.
후속 연구설계에 활용하기
제안된 프레임워크를 기본 구조로 삼아 유사도 측정법이나 이웃 선택 기준을 변형해 새로운 추천 시스템 모델을 개발할 수 있다.
핵심어
협업 필터링알고리즘 프레임워크추천 시스템유사도 계산
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1145/3130348.3130372
2026-09-07 확인 · 2026-09-07 선정
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