• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.286-288
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• 2002

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링 기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 대상이 되는 사용자에 대한 예측을 하기 위하여 다른 사람들의 의견들을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교함으로써 제시된 기법의 우수성을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.3
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• pp.332-342
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• 2004

With the explosive growth of information in our real life, information filtering is quickly becoming a popular technique for reducing information overload. Information filtering technique is divided into two categories: content-based filtering and collaborative filtering (or social filtering). Content-based filtering selects the information based on contents; while collaborative filtering combines the opinions of other persons to make a prediction for the target user. In this paper, we describe a new filtering approach that seamlessly combines content-based filtering and collaborative filtering to take advantages from both of them, where a technique using user profiles efficiently on the collaborative filtering framework is introduced to predict a user's preference. The proposed approach is experimentally evaluated and compared to conventional filtering. Our experiments showed that the proposed approach not only achieved significant improvement in prediction quality, but also dealt with new users well.

• Journal of Information Management
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• v.33 no.1
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• pp.1-17
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• 2002

This study examined several recommendation techniques to construct an effective book recommender system in a library. Experiments revealed that a hybrid recommendation technique is more effective than either collaborative filtering or content-based filtering technique in recommending books to be borrowed in an academic library setting. The recommendation technique based on association rule turned out the lowest in performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.693-694
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• 2016

최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.2
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• pp.1-8
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• 2008

The information system in which users can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared. Content-based filtering can reflect content information, and it provides recommendation by comparing the feature information about item and the profile of preference. This has the shortcoming of the varying accuracy of prediction depending on teaming method. This paper suggests the discovery of preference through learning the profile for the content-based filtering. This study improves the accuracy of recommendation through learning the profile according to granting the preference of 6 levels to estimated value in order to solve the problem. Finally, to evaluate the performance of the proposed method, this study applies to MovieLens dataset, and it is compared with the performance of previous studies.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.113-118
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• 2015

Recommendation system is filtering for users require appropriate information from increasing information. Recommendation system is provides the information based on user information or content that information entered in the original through process of filtering through the algorithm. Recommend system is problems with Cold-start, and Cold-start is not enough information in the occurrences for new users of recommend system in the new information to the user when recommend. Cold-start is should meet to resolve the user of information and item information. In this paper, Suggest for movie recommendation system on collaborative filtering techniques and content-based filtering techniques based to a hybrid of a hybrid filtering techniques to solve problems in cold-start.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.229-231
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• 2004

내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2807-2809
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• 2001

본 논문에서는 웹기반 쇼핑몰에서 사용자들에게 새로운 상품을 추천하는 시스템을 제안한다. 추천시스템이란 사용자의 필요와 취향을 고려하여 그에게 적합한 새로운 상품이나 대신할만한 상품 등을 추천하는 시스템이다. 지금까지 제안된 대부분의 추천시스템들은 협력적인 필터링 기법을 쓰고 있는데, 이러한 시스템의 경우 사용자들의 선호도 점수 정보가 부족하면 정확한 추천결과를 기대할 수 없다. 본 논문에서는 내용기반 필터링 기법을 협력적 필터링 기법과 함께 사용하여 이와 같은 문제를 해결하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.3
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• pp.1-7
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• 2008

Due to the development of ubiquitous computing, a wide variety of information is being produced and distributed rapidly in digital form. In this excess of information, it is not easy for users to search and find their desired information in short time. In this paper, we propose the personalized item recommendation using the image based filtering. This research uses the image based filtering which is extracting the feature from the image data that a user is interested in, in order to improve the superficial problem of content analysis. We evaluate the performance of the proposed method and it is compared with the performance of previous studies of the content based filtering and the collaborative filtering in the MovieLens dataset. And the results have shown that the proposed method significantly outperforms the previous methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.472-474
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• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.