• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.714-717
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• 2008

협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1081-1084
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• 2012

최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.421-428
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• 2008

협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.55-62
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• 2009

협업여과는 추천시스템에서 널리 사용되는 기법으로 다른 사용자의 평가를 기반으로 아이템을 추천하는 기법이다. 사용자 데이터베이스를 이용하는 메모리기반 협업여과에는 사용자기반 기법과 아이템기반 기법이 있다. 사용자기반 협업여과는 유사한 선호도를 가지는 이웃사용자들의 선호도를 바탕으로 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하는 반면, 아이템기반 협업여과는 아이템들의 유사도를 바탕으로 특정 사용자의 선호도를 예측한다. 본 논문에서는 추천의 성능을 향상시키기 위하여 이웃사용자와 이웃아이템 크기의 비율을 가중치로 하여 사용자기반 예측값과 아이템기반 예측값을 결합함으로써 최종 예측값을 생성하는 결합예측기법을 제안한다. MovieLens 데이터 셋과 BookCrossing 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 결합예측기법이 영화와 책에 대하여 사용자기반과 아이템기반보다 예측의 정확성을 향상시킴을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.81-98
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고, 최근에는 실링 공격이라 일컫는 악의적인 목적을 가진 사용자들의 추천 결과 조작에 쉽게 노출될 수 있는 문제가 새로운 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 협업적 여과의 실링 공격 문제들을 보완하기 위해, 추천 시스템에서 발생할 수 있는 실링 공격의 유형을 분석하고 악의적인 사용자의 조작된 선호도가 시스템에 미치는 영향을 최소화하기 위한 강건한 신뢰 모델 구축 방법을 제시한다. 그리고 그 모델을 적용하여 신뢰할 수 있는 아이템 추천 및 선호도 예측 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.521-529
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• 2003

본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.147-156
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• 2003

협업여과는 흥미 있어하는 제품이나 개인화된 자료, 항목을 제공하기 의해 전체 집단의 의견을 반영하는 전자상거래에서 일반적으로 이용되는 기술이다. 협업여과는 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 입증되어 여러 분야의 전자상거래 영역에서 활용되고 있으나 아직까지 교육분야에는 한정적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천에 사용자의 평가 점수를 이용하는 협업여과 방식의 추천시스템을 설계하였으며, 사용자 정보를 이용하여 추천의 정확도를 향상시키기 위한 유사도 보정기법을 도입하였다. 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC)값을 이용하여 제안한 시스템이 기존의 협업여과방식보다 추천 효율이 우수함을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.451-462
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.475-486
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• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.185-193
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• 2010

최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.