• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.7-11
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• 2013

Taking experts' knowledge to recommend items has shown some promising results in recommender system research. In order to improve the performance of the existing recommendation algorithms, previous researches on expert-based recommender systems have exploited the knowledge of a common expert group for all users. In this paper, we study a problem of identifying personalized experts within a user group, assuming each user needs different kinds and levels of expert help. To demonstrate this idea, we present a framework for using Support Vector Machine (SVM) to find varying expert groups for users; it is shown in an experiment that the proposed SVM approach can identify personalized experts, and that the person-alized expert-based collaborative filtering (CF) can yield better results than k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.36-39
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• 2008

최근 소셜 네트워크 기반의 서비스들을 중심으로 거대한 시장이 형성되고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 소셜 네트워크에 존재하는 수많은 리소스들을 이용하여 여러 영역에서 필요한 전문가를 찾아주는 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 추천시스템은 특정한 상품이나 소수 사용자 피드백을 바탕으로 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 소셜 네트워크를 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 소셜 네트워크의 리소스를 처리하기 위한 분산처리시스템과 소셜 네트워크를 이용하여 전문가 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 다양한 영역에서 적절한 전문가를 찾아주는 서비스를 제공해 준다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.7
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• pp.847-856
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• 2017

In this paper, we propose a system to users which recommends suitable park using linguistic objects by rule-based inference engine which is made with Prolog. According to the function of city park, which provides positive elements to people such as social, psychological, environmental, and physical, Seoul city park is classified into 6 categories. The classified parks are recommended to users based on the rule based expert system. Rule-based object of park recommendation designs nine linguistic objects based on activity, multi-purposiveness, accessibility, and usage of time. This assigns allowed value accordingly. Generated rules by using these values are fired by user's preference, and infer recommended park. Information on preferences is obtained by way of dialogue, in which the user is asked questions about the three elements that are the criteria for choosing a park. As a result, through the park recommendation system, we intend to increase the user's satisfaction of using park and leisure activities.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.691-699
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• 2011

Recently, diverse approaches retrieval services based on social network are suggested. Although existing recommendation systems can retrieve experts of specific fields, profiles and evaluations about experts that users want to be recommended are in a system. The proposed expert recommendation system can automatize collection of evaluation to evaluate experts and experts' profiles in separate systems by using the Knowledge Base and XMDR. We also attempt to construct system which can recommend a number of experts by dynamically constructing Social Network by using diverse resources distributed 로컬ly and composed of heterogeneous data sources. To resolve these problems efficiently, there is a need to provide constructed resources between heterogeneous systems with transparency and independence and provide users with a singular interface. Therefore, the proposed system in this paper uses Knowledge Base and XMDR for extracting distributed experts' profiles and designs expert recommendation system connecting Knowledge Base with Social Network.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.390-394
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• 2009

The semantic web-based social network is highly useful in a variety of areas. In this paper we make diverse analyses of the FOAF-based social network, and propose an expert recommendation system. This system presents useful method of ontology-based social network using SparQL, RDFS inference, and visualization tools. Then we apply it to real social network in order to make various analyses of centrality, small world, scale free, etc. Moreover, our system suggests method for analysis of an expert on specific field. We expect such method to be utilized in multifarious areas - marketing, group administration, knowledge management system, and so on.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.817-819
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• 2017

최근 스마트 기기를 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 의상 판매를 목적으로 하거나, 지속적으로 전문가의 견해를 업데이트 해줘야 하는 번거로움을 가지고 있다. 본 논문에서는 트렌드 고려가 어려운 전문가 추천시스템 위주의 의상 추천 시스템의 단점을 보완하려했다. 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 개개인의 코디에 대한 빈도수 분석을 통해 개개인의 성향을 고려했으며, 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 된 유사 사용자들의 코디들을 토대로 트렌드를 반영했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.277-280
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• 2007

무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.153-163
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• 2004

Many recommender systems are based on Content-based Filtering and Social Filtering Both methods have their own advantages and disadvantages, and they complement each other rather than compete. So incorporating of both methods can make the better system and combination technique controls the quality of the entire recommender system. In this paper, we presented each user has his own tendency to decide which is the better recommendation for himself among the various recommendation results, and suggested the Personalized combination technique. To represent user tendency, we defined and used loyalty, diversity and pioneerity and showed by experiments that our combination technique is useful. This combination technique improved the average coverage 23% and for the ceiling 40%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.469-472
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• 2005

웹 서비스는 XML 기반의 웹을 기반으로 한 대중화된 서비스를 제공하는 기술이며 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하는 웹에 지능을 부여하는 기술을 의미한다. 시맨틱 웹 서비스는 이런 시맨틱 웹과 웹 서비스를 결합한 것으로 본 논문에서는 위와 같은 시맨틱 웹 서비스 워크플로우 생성도구를 제작한다. 또한 전문가 시스템에서 자주 다루었던 신경망 추론 전문가 시스템을 룰렛 휠 선택법과 결합한 모델로 한 추천 에이전트를 제작하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 에이전트를 제작한다. 위 에이전트는 패턴 분류에 주로 사용하는 SOM 모델을 사용하여 사용자 프로필에 특화된 서비스의 클러스터링을 제공하고자 한다. 또한 사용자에게 신뢰성 있는 서비스 제공을 위해 룰렛 휠 선택 방법을 이용한 워크플로우 제작을 제공한다.