• Title/Summary/Keyword: 개인화추천서비스

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Personalized Recommendation Mobile Gateway based on Collaborative Filtering (협업 필터링 기반 개인화 추천 모바일 게이트웨이)

  • 김룡;김영국
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10c
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    • pp.403-405
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    • 2004
  • 현재 이동통신사 마다 제공하는 무선 인터넷 프로토콜 환경이 다르기 때문에 사용자는 자신이 선택한 이동통신사에서 제공하는 방식은 사용할 수 있으나, 자신이 사용하지 않는 이동통신사의 서비스는 받을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 유선 인터넷의 웹 문서를 무선 인터넷의 모바일 문서 형식으로 변환하는 모바일 게이트웨이 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹 문서를 모바일 문서로 변환하는 과정에서 사용자에게 적합한 최적의 서비스를 제공하기 위한 방법으로 협업 필터링 기반 개인화 추천 메커니즘을 이용한다.

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A Study on Hybrid Recommendation System Based on Usage frequency for Multimedia Contents (멀티미디어 콘텐츠를 위한 이용빈도 기반 하이브리드 추천시스템에 관한 연구)

  • Kim, Yong;Moon, Sung-Been
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.23 no.3 s.61
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    • pp.91-125
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    • 2006
  • Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

A Multimedia Contents Recommendation System for Mobile Devices using Push Technology (모바일 환경에서 푸쉬 기술을 이용한 개인화된 멀티미디어 콘텐츠 추천 시스템)

  • Kim, Ryong;Kang, Ji-Heon;Kim, Young-Kuk
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.745-749
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    • 2006
  • The appearance of wirelsss internet service made accessing easier than existing mobile devices. Due to the properity of mobile devices, we can easily obtain his/her profile information compared to a wired internet service. It enables to provide a personalized service through mobile devices. In this paper, we propose a recommendation service based on collaborative filtering method and a content push service. Using users' profile information, we recommand a target user's favoriate content. The recommanded contents are stored in mobile device through the push service. When we connect a wireless internet service, our mobile push service starts to cache from user's favorite contents. Especially, when we select a large mobile content, our system can reduce a download time by using our recommandation service. Also, in case of a connectionless, we can use a cached data from pushed content in our mobile device.

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A Study on Personalized System for Mobile Music (개인화된 모바일 음악 추천 서비스에 관한 연구)

  • Kim, Ryong;Kang, Ji-Heon;Lee, Ji-Hyun;Joo, Won-Kyun;Kim, Young-Kuk
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10d
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    • pp.591-594
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    • 2006
  • 모바일 기기는 기존의 음성통화에서 다양한 네트워크 접속과 전자기기 기능들이 결합되어 무선 서비스와 보완적으로 발전하고 있다. 다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 모바일 음악 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 다운로드 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 다운로드 서비스를 수행한다. 추천을 통한 모바일 음악 다운로드 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 미리 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.

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Personalized Fashion Designs Style Recommendation using Context Awareness (상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천)

  • Yoon, Se-Yong;Choi, Mi-Jin;Choi, Seong-Hee;Han, Ki-Tae;Chung, Kyung-Yong
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.342-344
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    • 2010
  • 스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

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MOUSAI: A Group-aware Recommendation System (MOUSAI: 공간공유 다중 사용자를 고려한 음악추천 시스템)

  • 안연하;한승현;이만재
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.508-510
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    • 2003
  • 스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.

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A Study on Improving User Experience of content recommendation function of OTT service - Focusing on Netflix and Watcha Play- (OTT서비스의 콘텐츠 추천 기능 사용자경험 개선 연구 - 넷플릭스(Netflix)와 왓챠(Watcha)를 중심으로 -)

  • Son, bo-ram;Choe, jong-hoon
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.309-310
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    • 2019
  • 최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

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Personalization of LBS using Recommender Systems Based on Collaborative Filtering (협업 필터링 기반 추천 시스템을 이용한 LBS의 개인화)

  • Kwon, Hyeong-Joon;Hong, Kwang-Seok
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.11 no.6
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    • pp.1-11
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    • 2010
  • While a supply of GPS-enabled smartphone is increased, LBS which is studied and developed for special function is changed to personal solution. In this paper, we propose and implement on personalized method of individual LBS using collaborative filtering-based recommend system. Proposed personalized LBS system recommends contents which is expected to be interest for individual user, by predicting location-based contents within a user's setting radius. To evaluate performance of proposed system, we observed prediction accuracy with various experimental condition using our prototype. As a result, we confirmed that the convergence of collaborative filtering and LBS is effective for personalized LBS.

Design and Implementation of Personalization System on Interactive TV (양방향 방송에서의 개인화 시스템 설계 및 구현)

  • 황수진;황철현;박용준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.604-606
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    • 2004
  • 방송과 관련된 디지털 기술과 통신 기술의 급격한 발전은 방송 산업의 다양화와 컨텐츠의 수적 증가를 유도한 반면 시청자의 시청 환경을 고려하는 편의성과 최적 정보 전달 기술의 발전은 더디게 진행되어왔다. 본 논문에서는 국내에서 최근 상용 서비스가 실시된 양방향 TV 환경에서 양방향 방송 서비스를 제공하고, 시청자의 행위, 선호도, 성향 등을 분석하여 개인화된 프로그램 채널 추천, 표적화된 광고의 제공, T-Commerce 환경을 지원할 수 있는 양방향 TV 개인화 시스템을 설계하고 구현한다.

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OWL Modeling using Ontology for Context Aware Recommendation Service (상황 인식 추천 서비스를 위한 온톨로지 이용 OWL 모델링)

  • Chang, Chang-Bok;Kim, Manj-Jae;Choi, Eui-In
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.12 no.1
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    • pp.265-273
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    • 2012
  • It is essential to have Context-aware technology for personalization recommendation services and the appropriate representation and definition of Context information for context-aware. Ontology is possible to represent knowledge freely and knowledge can be extended by inferring. In addition, design of the ontology model is needed according to the purposes of utilization. This paper used context-aware technologies to implement a user personalization recommendation service. It also proposed the context through OWL modeling for user personalization recommendation service and used inference rules and inference engine for context reasoning.