• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1672-1683
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• 2004

추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.28-30
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• 2001

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.81-105
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• 2009

본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.156-163
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• 2006

협동적 여과(CF) 시스템은 구현의 용이성과 뛰어난 성능으로 널리 활용되고 있다. 그러나 이 시스템은 데이터 희소성 신상품 추천 불가, 추천 근거에 대한 설명 부족 등의 문제점을 포함하고 있어 이를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 데이터 희소성 문제는 데이터의 누적에 따라 해결될 수 있지만, 협동적 여과 기법의 특성상 새로이 출시되는 품목에 대한 추천이 불가능하다. 이를 해결하기 위해 내용 기반(CB) 기법을 같이 사용하는 연구들이 제안되었다. 또한 협동적 여과 시스템은 추천 과정에 있어 추천 근거에 대한 설명을 제공하지 않는다. 본 연구에서는 추천에 대한 설명 기능을 포함하고 있는 선호 단어를 활용한 내용기반 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 새로이 출시되는 영화에 대해 사용자의 영화에 대한 평가 정보를 예측하며, 추천의 근거가 되는 선호 단어를 제시한다. 또한 기존의 내용기반 예측 시스템에서 일어나는 속성 비매칭 문제로 인한 성능 저하를 막기 위해 기호 네트워크를 활용한 성능 개선 방법을 제안한다. 성능 비교를 위해 EachMovie 데이터베이스와 IMDb 사의 영화 홍보 데이터를 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.422-424
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• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2015

추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.31-32
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• 2016

최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.781-783
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• 2005

추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.