고객 맞춤 서비스 를 위한 HPPS ( Hybrid Preference Prediction System ) 설계 
 ( 강원 대학교 지역 경제학 과 
 ( 관동 대학교 컴퓨터 학과 
 This paper proposes a HPPS ( Hybrid Preference Prediction System ) design using the analysis of user profile and of the similarity among users precisely to predict the preference for custom - tailored service . Contrary to the existing NBCFA ( Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm ) , this paper is designed using these following rules . First , if there is no neighbor ' s commodity rating value in a preference prediction formula , this formula uses the rating average value for a commodity . Second , this formula reflects the weighting value through the analysis of a user ' s characteristics . Finally , when the nearest neighbor is selected , we consider the similarity , the commodity rating , and the rating frequency . Therefore , the first and second preference prediction formula made HPPS improve the precision by 97 . 24 %, and the nearest neighbor selection method made HPPS improve the precision by 75 %, compared with the existing NBCFA . 
 혼합 선호 예측 시스템 . 고객 맞춤 서비스 . 인접 이웃 선정 . 유사 도 . 가중치 . 
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 정은희 ( 32 ) 
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 이병관 ( 37 ) 
 DOI : http : / / dx . doi . org / 10 . 9717 / kmms . 2011 . 14 . 11 . 1467 
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