• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.4
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• pp.953-960
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• 2016

Due to the prevalent use of online systems and the increasing amount of accessible information, the influence of recommender systems is growing bigger than ever. However, there are several attempts by malicious users who try to compromise or manipulate the reliability of recommender systems with cyber-attacks. By analyzing the ratio of 'sympathy' against 'apathy' responses about a concerned review and reflecting the results in a recommendation system, we could present a way to improve the performance of a recommender system and maintain a robust system. After collecting and applying actual movie review data, we found that our proposed recommender system showed an improved performance compared to the existing recommendation systems.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.7
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• pp.768-774
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• 2016

This paper deals with a method to recommend the combination of items as a group according to similarity to handle application area such as fashion and cooking, while the previous methods recommend single item such as a book, music or movie. Collaborative filtering is a method to recommend an item selected by users with similar tendency based on similarity between users. In this paper, the proposed method generates a set of frequent items based on collaborative filtering and association rules and recommends a group by similarity between groups. To show the validity of the proposed method, experiments are performed with purchase data collected from e-commerce for four months.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.122-126
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• 2014

감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.78-79
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• 2008

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.138-139
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• 2010

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.521-524
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• 2017

최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.451-454
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• 2016

최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라, 사용자들이 스마트폰을 사용하여 컨텐츠를 즐기는 시간이 많아졌다. 이후 모바일 웹에서 서비스되는 만화들이 연달아 대중들의 이목을 끌게 되어 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등 웹툰 서비스 및 웹툰 플랫폼이 증가하고 있다. 또한 웹툰 데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향 기반으로 협업 필터링 방법을 적용하고, 웹툰의 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 개인 성향에 맞게 웹툰을 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.151-153
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• 2017

In recommendation system, collaborative filtering is the most important algorithm. Collaborative filtering is a method of making automatic predictions about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users. In this paper five algorithms were used. Metrics such as Recall-Precision, FPR-TPR,RMSE, MSE, MAE were calculated. From the result of the experiment, the user-based collaborative filtering was the best approach to recommend movies to users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1180-1183
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• 2015

최근 스마트폰 사용자의 증가와 함께 무선 인터넷 보급률이 높아지면서, 언제 어디서나 위치에 구애받지 않고, 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등으로 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 각종 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 이용하여 협업필터링 방법을 적용하고, 기존에 웹툰에 대한 리뷰를 개인 감정에 관련된 온톨로지를 이용하여 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.609-611
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• 2014

Was developed of the web service in Due to the dissemination for IT skills development and smart appliances. In particular, Social network service for should be able to communicate feel free to a user across without distinguishing between production and consumption information in contrast to the existing web service. And strengthen to the information sharing relationships between existing human relation and new human relation. In this paper, a social network service in providing a social networking from users using their communication and information sharing is used to collect and analyze in the keyword. And a design of recommended system of movies for appropriate keyword.