초록
CRUMPET과 같은 모바일 단말기 서비스 시스템은 사용자의 상황과 특성이 사용자마다 서로 달라 정보가 매우 적고 이 또한 연관성을 찾기가 매우 어렵다. 사용자의 상황과 특성에 따른 정보 선호도를 제공하기 힘든 단점과 사용자가 원하는 정확한 정보를 추천하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천한다. 따라서 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 사용자 상황과 특성에 적합한 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. 사용자 정보로부터 연관성을 찾아 서열화하고 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 목록으로 제공하여 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성인 정확도와 재현율로 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 92.3%, 재현율은 73.8%로 나타났다.
There is very little information on mobile terminal service systems such as CRUMPET because the all the users have different situations and characteristic, and so it is also difficult to find correlations. Because of the difficulty of customizing and recommending information based on preference stemming from the users' various situations and characteristics, they usually provide limited, conceptual information. This paper will recommend a system that recommends information tailored to the user's situation and characteristics, using the Spearman correlation coefficients. It finds correlations from users' information and sequences information that is suitable to the user's situation and characteristics into a list, thereby solving the problem of limited, conceptual information. Performance tests have revealed when compared to existing service systems, this system is more effective in terms of precision and recall, with a 92.3% precision rate, and a 73.8% recall rate.