영작인데염... 제가 한 것좀 수정해 주세여... 좀 급하거든요... ㅠ.ㅠ

요 약 기존의 인터넷 웹 사이트 에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협렵적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들을 대상으로 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도를 사용해서 엔트로피를 적용하였고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default Voting 방법을 이용하여 보다 정확한 협력적 필터링 방식을 구현하였다. ABSTRACT Existent internet web site is applying collaborative filtering way to provide service that is personalized by user to do to maximize user's satisfaction. Collaborative Filtering technology recommends forecasting correct item in user's inclination, and uses much Pearson correlation coefficient usually to known correlation with other users that have similar Preference. But, method to use Pearson correlation coefficient has shortcoming that can find correlation when there is item that user eval‎uates and shortcoming that accuracy of estimate drops. Therefore, treatise that see proposes method to yield correcter user similarity degree supplementing Pearson correlation base estimate techniques. Proposed method applied entropy using preference degree of item that user eval‎uates to users, and Embodied Collaborative filtering way correcter using Default Voting method about goods that user does not mark preference degree. ****************************************************************** 대충해봤는데... 틀린부분이 많을것 같아요... 도와주세여~~ 감사합니다.. *^^*