Kim, Jae-Kyeong;Suh, Ji-Hae;Ahn, Do-Hyun;Cho, Yoon-Ho
Journal of Intelligence and Information Systems
/
v.8
no.2
/
pp.139-157
/
2002
The rapid growth of e-commerce has made both companies and customers face a new situation. Whereas companies have become to be harder to survive due to more and more competitions, the opportunity for customers to choose among more and more products has increased. So, the recommender systems that recommend suitable products to the customer have an important position in E-commerce. This research introduces collaborative filtering based recommender system which helps customers find the products they would like to purchase by producing a list of top-N recommended products. The suggested methodology is based on decision tree, product taxonomy, and association rule mining. Decision tree is used to select target customers, who have high possibility of purchasing recommended products. We applied the recommender system to a Korean department store. The methodology is evaluated with the analysis of a real department store case and is compared with other methodologies.
One of the most commonly used methods of web recommendation techniques is collaborative filtering. Many studies on collaborative filtering have suggested ways to improve accuracy. This study proposes a method of movie recommendation using Word2Vec and an ensemble convolutional neural networks. First, in the user, movie, and rating information, construct the user sentences and movie sentences. It inputs user sentences and movie sentences into Word2Vec to obtain user vectors and movie vectors. User vectors are entered into user convolution model and movie vectors are input to movie convolution model. The user and the movie convolution models are linked to a fully connected neural network model. Finally, the output layer of the fully connected neural network outputs forecasts of user movie ratings. Experimentation results showed that the accuracy of the technique proposed in this study accuracy of conventional collaborative filtering techniques was improved compared to those of conventional collaborative filtering technique and the technique using Word2Vec and deep neural networks proposed in a similar study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.47
no.4
/
pp.11-17
/
2010
In this paper, we propose a recommendation system for supporting self-directed programming language education. The system is a recommendation system using collaborative filtering based on learners' level and stage. In this study, we design a recommendation system which uses collaborative filtering based on learners' profile of their level and correlation profile between learning topics in order to increase self-directed learning effects when students plan their learning process in e-learning environment. This system provides a way for solving a difficult problem, that is providing programming problems based on problem solving ability, in the programming language education system. As a result, it will contribute to improve the quality of education by providing appropriate programming problems in learner"s level and e-learning environment based on teaching and learning method to encourage self-directed learning.
Recommender system recommends the items expected to be purchased by a customer in the future according to his or her previous purchase behaviors. It has been served as a tool for realizing one-to-one personalization for an e-commerce service company. Traditional recommender systems, especially the recommender systems based on collaborative filtering (CF), which is the most popular recommendation algorithm in both academy and industry, are designed to generate the items list for recommendation by using 'overall rating' - a single criterion. However, it has critical limitations in understanding the customers' preferences in detail. Recently, to mitigate these limitations, some leading e-commerce companies have begun to get feedback from their customers in a form of 'multicritera ratings'. Multicriteria ratings enable the companies to understand their customers' preferences from the multidimensional viewpoints. Moreover, it is easy to handle and analyze the multidimensional ratings because they are quantitative. But, the recommendation using multicritera ratings also has limitation that it may omit detail information on a user's preference because it only considers three-to-five predetermined criteria in most cases. Under this background, this study proposes a novel hybrid recommendation system, which selectively uses the results from 'traditional CF' and 'CF using multicriteria ratings'. Our proposed system is based on the premise that some people have holistic preference scheme, whereas others have composite preference scheme. Thus, our system is designed to use traditional CF using overall rating for the users with holistic preference, and to use CF using multicriteria ratings for the users with composite preference. To validate the usefulness of the proposed system, we applied it to a real-world dataset regarding the recommendation for POI (point-of-interests). Providing personalized POI recommendation is getting more attentions as the popularity of the location-based services such as Yelp and Foursquare increases. The dataset was collected from university students via a Web-based online survey system. Using the survey system, we collected the overall ratings as well as the ratings for each criterion for 48 POIs that are located near K university in Seoul, South Korea. The criteria include 'food or taste', 'price' and 'service or mood'. As a result, we obtain 2,878 valid ratings from 112 users. Among 48 items, 38 items (80%) are used as training dataset, and the remaining 10 items (20%) are used as validation dataset. To examine the effectiveness of the proposed system (i.e. hybrid selective model), we compared its performance to the performances of two comparison models - the traditional CF and the CF with multicriteria ratings. The performances of recommender systems were evaluated by using two metrics - average MAE(mean absolute error) and precision-in-top-N. Precision-in-top-N represents the percentage of truly high overall ratings among those that the model predicted would be the N most relevant items for each user. The experimental system was developed using Microsoft Visual Basic for Applications (VBA). The experimental results showed that our proposed system (avg. MAE = 0.584) outperformed traditional CF (avg. MAE = 0.591) as well as multicriteria CF (avg. AVE = 0.608). We also found that multicriteria CF showed worse performance compared to traditional CF in our data set, which is contradictory to the results in the most previous studies. This result supports the premise of our study that people have two different types of preference schemes - holistic and composite. Besides MAE, the proposed system outperformed all the comparison models in precision-in-top-3, precision-in-top-5, and precision-in-top-7. The results from the paired samples t-test presented that our proposed system outperformed traditional CF with 10% statistical significance level, and multicriteria CF with 1% statistical significance level from the perspective of average MAE. The proposed system sheds light on how to understand and utilize user's preference schemes in recommender systems domain.
Collaborative Filtering is one of the most used recommender systems. However, basically it cannot be used to recommend new products to customers because it finds products only based on the purchasing history of each customer. In order to cope with this shortcoming, many researchers have proposed the hybrid recommender system, which is a combination of collaborative filtering and content-based filtering. Content-based filtering recommends the products whose attributes are similar to those of the products that the target customers prefer. However, the hybrid method is used only for the limited categories of products such as music and movie, which are the products whose attributes are easily extracted. Therefore it is essential to find a more effective approach to recommend to customers new products in any category. In this study, we propose a new recommendation method which applies centrality concept widely used to analyze the relational and structural characteristics in social network analysis. The new products are recommended to the customers who are highly likely to buy the products, based on the analysis of the relationships among products by using centrality. The recommendation process consists of following four steps; purchase similarity analysis, product network construction, centrality analysis, and new product recommendation. In order to evaluate the performance of this proposed method, sales data from H department store, one of the well.known department stores in Korea, is used.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.47
no.4
/
pp.18-24
/
2010
Mobile devices wide spread among users after the release of Apple's iPhone, especially in Korea. Mobile device has their own advantages in terms of weight, size, mobility and so on. But, on the contrary, mobile device has to provide more accurate and personalized information because of a small screen and a limited function of information retrieval. This paper presents a user"s preference element changeable recommender system by employing extended collaborative filtering as a technique to provide useful information in a mobile environment. Proposed system reflects user's similar groups by simultaneously considering users' information with preferences and demographic characteristics. Then we construct list of recommenders by user's choice. Finally, we show the implementation of a prototype based on iPhone.
The advancement of information technology and the popularization of Internet has explosively increased the amount of multimedia contents. Therefore, the requirement of multimedia recommendation to satisfy a user's needs increases fastly. Up to now, CF is used to recommend general items and multimedia contents. However, general CF doesn't reflect visual characteristics of image contents so that it can't be adaptable to image recommendation. Besides, it has limitations in new item recommendation, the sparsity problem, and dynamic change of user preference. In this paper, we present new image recommendation method FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) to resolve such problems. FBCF builds new user profile by clustering visual features in terms of user preference, and reflects user's current preference to recommendation by using preference feedback. Experimental result using real mobile images demonstrate that FBCF outperforms conventional CF by 400% in terms of recommendation ratio.
Collaborative filtering is a popular technique for information filtering to reduce information overload and widely used in application such as recommender system in the E-commerce domain. Collaborative filtering systems collect human ratings and provide Predictions based on the ratings of other people who share the same tastes. The quality of predictions depends on the number of items which are commonly rated by people. Therefore, it is difficult to apply pure collaborative filtering algorithm directly to dynamic collections where items are constantly added or removed. In this paper we suggest a method for managing dynamic collections. It creates taste space for items using a technique called Singular Vector Decomposition (SVD) and maintains clusters of core items on the space to estimate relevance of past and future items. To evaluate the proposed method, we divide database of user ratings into those of old and new items and analyze predicted ratings of the latter. And we experimentally show our method is efficiently applied to dynamic collections.
대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
The interest in the blockchain technology has been increasing since its inception and it has been applied to many fields and sectors. The blockchain technology creates a decentralized environment where no third party controls the data and transaction. Mobile apps recommendation has been extensively used to recommend apps to mobile users. For example, Android-based recommendation applications have been developed to recommend other mobile apps for download depending on user's preferences and mobile context. These recommendations help users discover apps by referring to the experiences of other users. Due to the collection of a large amount of data and user information, there is a problem of insecurity and user's privacy that are prone to be attacked. To address this issue the blockchain technology can be incorporated to assure cryptographic safety. In this paper, we present a survey of the on-going mobile app recommendations and e-commerce technology trend to address how the blockchain can be incorporated into the collaborative filtering recommendation systems to enable the users to set up a secured data, which implies the importance of user privacy preference on personalized app recommendations.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.