선호도 도출

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선호도 도출은 사용자에 대한 권고를 생성할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 개발하여 의사결정에 도움이 되는 문제를 말한다.이러한 시스템에서는 사용자의 기본 설정을 정확하게 모델링하고 숨겨진 기본 설정을 찾아 중복을 방지하는 것이 중요합니다.이 문제는 때때로 컴퓨터 학습 이론의 문제로 연구된다.이 문제를 공식화하기 위한 또 다른 접근법은 부분적으로 관측 가능한 마르코프 결정 과정이다.이 문제의 공식은 또한 그것이 연구되는 영역의 맥락에 따라 달라진다.

개요

온라인 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 전자 데이터를 찾고 사용할 수 있는 새로운 기회가 창출됨에 따라, 이러한 변화는 유용한 정보를 도출하는 과제를 전면에 내세웠다.연구자 및 주요 온라인 카탈로그 회사들은 사용자가 정보 영역에 따라 특정 쿼리에 대한 답변이나 특정 항목에 대한 등급 등의 형태로 복잡하고 거대한 정보 공간을 탐색할 수 있도록 지원하는 알고리즘과 시스템 프로토타입을 고안했습니다.공간

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• 콜드 스타트
• 협업 필터링
• 집단 인텔리전스
• 긴꼬리
• 개인화된 마케팅
• 제품 검색기
• 드러난 선호도

외부 링크

• 프리퍼런스 특집호AI 매거진 제29권 제4호: 2008년 겨울