• Title/Summary/Keyword: 협업정보행동

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Copresence-Duration Prediction Model for Energy-Efficient Collaborative Sensing (에너지 효율적 협업 센싱을 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델)

  • Kim, Tae-Hun;Lee, Dae-Gyu;Hyun, Soon-J.
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06d
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    • pp.13-15
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    • 2012
  • 온라인 소셜 네트워크 서비스의 확산과 다양한 센서들이 집약된 스마트 모바일 기기들의 발달로 인해 사용자들은 언제 어디서나 모바일 애플리케이션을 통해 사회적 이웃들과 온/오프라인에서 즉시적으로 정보를 공유하며 상호작용하고 있다. 그러나 여전히 모바일 기기들의 에너지 제약으로 인해 사용자들은 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 센서 기반의 서비스들을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 이처럼 자원제약적인 모바일 기기들의 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 에너지 효율적인 센싱 그룹을 형성하는 협업 센싱 메커니즘을 소개한다. 특히 사람들간의 그룹 형성에 있어 중요한 특성들을 파악하기 위해 사용자의 그룹 행동양식을 분석하고 에너지 효율적인 협업 센싱 그룹을 발견하기 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델을 제안한다.

A Hybrid Collaborative Filtering-based Product Recommender System using Search Keywords (검색 키워드를 활용한 하이브리드 협업필터링 기반 상품 추천 시스템)

  • Lee, Yunju;Won, Haram;Shim, Jaeseung;Ahn, Hyunchul
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.26 no.1
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    • pp.151-166
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    • 2020
  • A recommender system is a system that recommends products or services that best meet the preferences of each customer using statistical or machine learning techniques. Collaborative filtering (CF) is the most commonly used algorithm for implementing recommender systems. However, in most cases, it only uses purchase history or customer ratings, even though customers provide numerous other data that are available. E-commerce customers frequently use a search function to find the products in which they are interested among the vast array of products offered. Such search keyword data may be a very useful information source for modeling customer preferences. However, it is rarely used as a source of information for recommendation systems. In this paper, we propose a novel hybrid CF model based on the Doc2Vec algorithm using search keywords and purchase history data of online shopping mall customers. To validate the applicability of the proposed model, we empirically tested its performance using real-world online shopping mall data from Korea. As the number of recommended products increases, the recommendation performance of the proposed CF (or, hybrid CF based on the customer's search keywords) is improved. On the other hand, the performance of a conventional CF gradually decreased as the number of recommended products increased. As a result, we found that using search keyword data effectively represents customer preferences and might contribute to an improvement in conventional CF recommender systems.

An Improved Personalized Recommendation Technique for E-Commerce Portal (E-Commerce 포탈에서 향상된 개인화 추천 기법)

  • Ko, Pyung-Kwan;Ahmed, Shekel;Kim, Young-Kuk;Kamg, Sang-Gil
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.14 no.9
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    • pp.835-840
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    • 2008
  • This paper proposes an enhanced recommendation technique for personalized e-commerce portal analyzing various attitudes of customer. The attitudes are classifies into three types such as "purchasing product", "adding product to shopping cart", and "viewing the product information". We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recommending products. We classified user groups which have similar preference for each item using implicit user behavior. The preference similarity is estimated using the Cross Correlation Coefficient. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age and gender to group the customers with similar preference. In the experimental section, we show that our method can provide better performance than other traditional recommender system in terms of accuracy.

Context-based Community Configuration for Selective Sharing in Ubiquitous Smart Space (유비쿼터스 스마트 공간에서의 선택적 공유를 위한 맥락 기반 커뮤니티 구성 기법)

  • Han, Jong-Hyun;Woo, Woon-Tack
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.321-327
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    • 2007
  • 본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.

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Augmented Reality Based Remote 3D Collaborative Design Workspace (증강현실 기반의 원격 3차원 디자인 협업 환경에 관한 연구)

  • SaKong, Kyung;Nam, Tek-Jin
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02b
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    • pp.221-226
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    • 2006
  • 원격 3차원 디자인 협업 환경이란 원거리에 있는 디자이너들이 3차원 모델을 함께 동시적으로 다루는 협업 환경으로서, 제품 개발 프로세스의 비용과 시간을 단축하는데 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 이에 대한 연구는 아직 미비한 실정이며 기존의 연구들도 2차원 데스크탑 환경에 제한된 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 새로운 협업 환경의 제안을 통해 지리적으로 떨어진 디자이너들간의 3D 모델에 관한 원활한 협업을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안한 증강현실 기반의 원격 3차원 디자인 협업 환경은 3D 모델의 공유를 위한 회전 원반(turntable)과 상대의 위치 및 제스처 정보를 제공하는 가상 그림자(virtual shadows)로 구성된다. 동시적으로 회전하는 회전원반은 물리적인 매개체로서 가상물체와 실제 세계를 자연스럽게 연결하는 동시에 상대의 실재감을 높인다. 가상그림자는 가상물체 주위로 보여지는 사람들의 손과 팔의 움직임을 시각화하여 공유하는 것으로, 상대의 위치뿐 아니라 지시, 제스처 등 행동에 대한 인식이 지속적으로 이루어지게 한다. 프로토타입을 제작하고 사용자 평가 실험을 실시하여 3차원 모델을 검토하는 단계에 그 유용성이 있음을 확인하였다. 데스크탑 환경의 모델링 툴에 익숙한 사용자들은 실제 공간에서 가상물체를 조작할 수 있음에 긍정적인 반응을 보였고 회전원반과 가상그림자의 제공은 태스크 수행의 정확도를 높이며 협업을 촉진하는 결과를 보였다. 본 연구는 환경적 제약으로 원활하게 이루어지지 못했던 3D 모델에 관한 원격 협업에 의사소통의 장을 마련하고 이를 촉진시킨다는 점에서 그 의의가 있다. 본 환경에서 제시한 상대방과 협업대상물에 대한 심리적, 물리적 공유 감을 증대시키는 방법들은 3D 모델에 관한 디자인 협업에서 확장되어 다른 원격 협업을 지원하는 데도 적용될 수 있을 것이다.

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Scientists' Information Behavior for Bridging the Gaps Encountered in the Process of the Scientific Research Lifecycle (과학기술분야 연구활동 단계별 문제상황 극복을 위한 정보행동 연구)

  • Lee, Jung-Yeoun;Chung, Eun-Kyung;Kwon, Na-Hyun
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.29 no.3
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    • pp.99-122
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    • 2012
  • This study analyzed scientists information behaviors when they engage in solving specific research problems in various situations throughout the entire scientific R&D lifecycle process. In-depth interviews with a total of 24 scientists were conducted in their research laboratories, the scientists' everyday workplace and the contexts of scientific research. The theoretical and methodological frameworks employed for this study were Dervin's Sense-making, Savolainen's Everyday Life Information Seeking, and Engestrom's Activity Theory. The findings of this study informed context-specific research and information behaviors of the scientists in the 14 sub stages of the five-stage of R&D lifecycle. Specifically, the study revealed the research objectives and related information behaviors (e.g., information needs, information seeking, information sources and channels, information barriers, etc.) to achieve the objectives at each sub-stage. The study results provided essential information to re-design the information services and strategies that accommodate the scientific R&D lifecycle.

State based Context Awareness Method for Non-Player Character (자율 캐릭터를 위한 상태기반 상황인지 기법)

  • Kim, Hyung-Il
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.14 no.1
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    • pp.93-102
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    • 2014
  • The non-player character(NPC) either cooperates with the player character to proceed the game or fight against the game player. This paper proposes the context awareness method for the natural action control of the same NPC. The context awareness method analyzes the context information of the NPC that can be utilized in the current status and creates the actions which suit the current context automatically. The context awareness method analyzes the information value of the context elements of the NPC which occur in the current context and creates natural actions of the character by utilizing the analyzed context element information. In this experiment, average performance improved by 39% and by 8% in the context awareness method as compared to the rule-based method and information gain method, respectively.

Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering (사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법)

  • Thay, Setha;Ha, Inay;Jo, Geun-Sik
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.19 no.2
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • Nowadays, social network is a huge communication platform for providing people to connect with one another and to bring users together to share common interests, experiences, and their daily activities. Users spend hours per day in maintaining personal information and interacting with other people via posting, commenting, messaging, games, social events, and applications. Due to the growth of user's distributed information in social network, there is a great potential to utilize the social data to enhance the quality of recommender system. There are some researches focusing on social network analysis that investigate how social network can be used in recommendation domain. Among these researches, we are interested in taking advantages of the interaction between a user and others in social network that can be determined and known as social relationship. Furthermore, mostly user's decisions before purchasing some products depend on suggestion of people who have either the same preferences or closer relationship. For this reason, we believe that user's relationship in social network can provide an effective way to increase the quality in prediction user's interests of recommender system. Therefore, social relationship between users encountered from social network is a common factor to improve the way of predicting user's preferences in the conventional approach. Recommender system is dramatically increasing in popularity and currently being used by many e-commerce sites such as Amazon.com, Last.fm, eBay.com, etc. Collaborative filtering (CF) method is one of the essential and powerful techniques in recommender system for suggesting the appropriate items to user by learning user's preferences. CF method focuses on user data and generates automatic prediction about user's interests by gathering information from users who share similar background and preferences. Specifically, the intension of CF method is to find users who have similar preferences and to suggest target user items that were mostly preferred by those nearest neighbor users. There are two basic units that need to be considered by CF method, the user and the item. Each user needs to provide his rating value on items i.e. movies, products, books, etc to indicate their interests on those items. In addition, CF uses the user-rating matrix to find a group of users who have similar rating with target user. Then, it predicts unknown rating value for items that target user has not rated. Currently, CF has been successfully implemented in both information filtering and e-commerce applications. However, it remains some important challenges such as cold start, data sparsity, and scalability reflected on quality and accuracy of prediction. In order to overcome these challenges, many researchers have proposed various kinds of CF method such as hybrid CF, trust-based CF, social network-based CF, etc. In the purpose of improving the recommendation performance and prediction accuracy of standard CF, in this paper we propose a method which integrates traditional CF technique with social relationship between users discovered from user's behavior in social network i.e. Facebook. We identify user's relationship from behavior of user such as posts and comments interacted with friends in Facebook. We believe that social relationship implicitly inferred from user's behavior can be likely applied to compensate the limitation of conventional approach. Therefore, we extract posts and comments of each user by using Facebook Graph API and calculate feature score among each term to obtain feature vector for computing similarity of user. Then, we combine the result with similarity value computed using traditional CF technique. Finally, our system provides a list of recommended items according to neighbor users who have the biggest total similarity value to the target user. In order to verify and evaluate our proposed method we have performed an experiment on data collected from our Movies Rating System. Prediction accuracy evaluation is conducted to demonstrate how much our algorithm gives the correctness of recommendation to user in terms of MAE. Then, the evaluation of performance is made to show the effectiveness of our method in terms of precision, recall, and F1-measure. Evaluation on coverage is also included in our experiment to see the ability of generating recommendation. The experimental results show that our proposed method outperform and more accurate in suggesting items to users with better performance. The effectiveness of user's behavior in social network particularly shows the significant improvement by up to 6% on recommendation accuracy. Moreover, experiment of recommendation performance shows that incorporating social relationship observed from user's behavior into CF is beneficial and useful to generate recommendation with 7% improvement of performance compared with benchmark methods. Finally, we confirm that interaction between users in social network is able to enhance the accuracy and give better recommendation in conventional approach.

An Adaptive Recommendation System based on User Propensity (사용자 성향 기반 적응형 추천시스템)

  • Taehwan Kim;Seunghwa Lee;Jehwan Oh;Eunseok lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.68-71
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    • 2008
  • 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천 비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.

Understanding Collaborative Tags and User Behavioral Patterns for Improving Recommendation Accuracy (추천 시스템 정확도 개선을 위한 협업태그와 사용자 행동패턴의 활용과 이해)

  • Kim, Iljoo
    • Database Research
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    • v.34 no.3
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    • pp.99-123
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    • 2018
  • Due to the ever expanding nature of the Web, separating more valuable information from the noisy data is getting more important. Although recommendation systems are widely used for addressing the information overloading issue, their performance does not seem meaningfully improved in currently suggested approaches. Hence, to investigate the issues, this study discusses different characteristics of popular, existing recommendation approaches, and proposes a new profiling technique that uses collaborative tags and test whether it successfully compensates the limitations of the existing approaches. In addition, the study also empirically evaluates rating/tagging patterns of users in various recommendation approaches, which include the proposed approach, to learn whether those patterns can be used as effective cues for improving the recommendations accuracy. Through the sensitivity analyses, this study also suggests the potential associated with a single recommendation system that applies multiple approaches for different users or items depending upon the types and contexts of recommendations.