• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.404-409
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• 2010

협력 필터링(Collaborative Filtering)은 상품추천, 영화추천 등에 사용되는 대표적인 방법으로서, 사용자들의 사용이력에 기반해서 유사도가 높은 항목들을 찾아낸다. 본 연구에서는 상용 IPTV 서비스에 협력 필터링을 적용했을 때 만들어지는 모델을 분석하여 어떤 요소들이 협력 필터링 모델의 생성에 영향을 끼치는지 분석했다. 이를 통해 IPTV 영역에 협력 필터링을 적용했을 때 영향을 끼치는 요소들과 다른 영역과는 다르게 고려해야 할 사항들을 알 수 있었다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.184-186
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• 2003

기존의 사용자 기반 협력적 필터링이 가지는 단점으로 지적되었던 희박성과 확장성의 문제를 아이템 기반 협력적 필터링 기법을 통하여 개선하려는 연구가 진행되어 왔다. 실제로 많은 성과가 있었지만. 여전히 명시적 데이터를 기반으로 하기 때문에 희박성이 존재하며, 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 사용자와 아이템의 혼합 협력적 필터링에서 Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 추천 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 각 사용자와 아이템에 대한 유사도 검색 테이블을 생성한 후, Naive Bayesian 알고리즘으로 아이템을 예측 및 추천함으로써, 성능을 개선하였다. 성능 평가를 위해 기존의 아이템 기반 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.4 no.3
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• pp.221-230
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• 2018

Collaborative filtering technique is a major method of recommender systems and has been successfully implemented and serviced in real commercial online systems. However, this technique has several inherent drawbacks, such as data sparsity, cold-start, and scalability problem. Clustering-based collaborative filtering has been studied in order to handle scalability problem. This study suggests a collaborative filtering system which utilizes genetic algorithms to improve shortcomings of K-means algorithm, one of the widely used clustering techniques. Moreover, different from the previous studies that have targeted for optimized clustering results, the proposed method targets the optimization of performance of the collaborative filtering system using the clustering results, which practically can enhance the system performance.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.81-82
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• 2016

최근 사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해주는 추천 시스템은 협력 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천 시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 협력 필터링 알고리즘을 클러스터링 기반으로 분산 환경에서 구현하여, 추천의 효과를 최적화 하는 기법을 제안하며 하둡 및 스파크 기반으로 시스템을 구성하여 협력 필터링 추천 알고리즘을 비교 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.88-97
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• 2013

Collaborative filtering(CF) for the personalized recommendation is a successful and popular method in recommender systems. But the mainly researched and implemented cases focus on dealing with independent items with explicit feedback by users. For the domain of TV program recommendation in VOD service platform, we need to consider the unique characteristic and constraints of the domain. In this paper, we studied on the way to convert the viewing history of each TV program episodes to the TV program preference by considering the series structure of TV program. The former is implicit for personalized preference, but the latter tells quite explicitly about the persistent preference. Collaborative filtering is done by the unit of series while data gathering and final recommendation is done by the unit of episodes. As a result, we modified CF to make it more suitable for the domain of TV program VOD recommendation. Our experimental study shows that it is more precise in performance, yet more compact in calculation compared to the plain CF approaches. It can be combined with other existing CF techniques as an algorithm module.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.65-73
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• 2007

This study devotes to compare the accuracy of Top-N recommendations of items transacted on the web site for customers with the accuracy of rank conformity of the real ratings with estimated ratings for customers preference about items generated from two types of collaborative filtering algorithms. One is Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm(NBCFA) and the other is Correspondence Mean Algorithm(CMA). The result of this study shows the accuracy of Top-N recommendations and the rank conformity of real ratings with estimated ratings generated by CMA are better than that of NBCFA. It would be expected that the customer's satisfaction in Recommender System is more improved by using the prediction result from CMA than NBCFA, and then Using CMA in collaborative filtering recommender system is more efficient than using NBCFA.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1672-1683
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• 2004

Recommender system is a kind of web intelligence techniques to make a daily information filtering for people. Researchers have developed collaborative recommenders (social recommenders), content-based recommenders, and some hybrid systems. In this paper, we introduce a new hybrid recommender method - ICHM where clustering techniques have been applied to the item-based collaborative filtering framework. It provides a way to integrate the content information into the collaborative filtering, which contributes to not only reducing the sparsity of data set but also solving the cold start problem. Extensive experiments have been conducted on MovieLense data to analyze the characteristics of our technique. The results show that our approach contributes to the improvement of prediction quality of the item-based collaborative filtering, especially for the cold start problem.