• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.393-408
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• 2005

인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.381-383
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• 2012

협업필터링은 지금까지 많은 추천시스템 연구에서 비교대상이 되거나 더 좋은 추천시스템 방법론을 개발하기 위해서 응용되고 있다. 일반적으로 협업필터링 기법은 명시적으로 관찰된 사용자들의 행동을 기반하는 방법이다. 본 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 사용자와 추천 대상이 되는 아이템의 숨겨진 특성을 추출하고, 이를 협업필터링기법에 응용했다. 영화 추천시스템 구축을 위한 실험에서, 사용자의 선호도는 다양한 영화 장르를 선호하는 비율로 나타난다는 가정(사용자기반)과 영화 또한 장르의 비율로 표현이 된다는 가정(아이템기반)을 했다. 이러한 가정을 토대로 사용자 사이와 영화 사이 간의 유사도를 정의하고, 협업필터링에 적용했을 때, 전통적인 협업필터링 기법보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.1-18
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• 2016

협업필터링은 사용자의 선호도 평가자료를 이용하여 특정 사용자의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하고 이를 이용하여 유사한 사용자에게 상품을 추천한다. 협업필터링은 전자상거래에서의 정보 과잉현상을 줄여 주기에 가장 인기 있는 개인화 기법이다. 그러나 협업필터링은 희소성과 확장성 문제 등을 가지고 있다. 본 연구에서는 희소성과 확장성 문제와 같은 협업필터링의 주요 한계점을 보완하고 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영하도록 하기 위하여 사회연결망 정보와 협업필터링을 접목하는 방안을 이용한다. 본 논문에서는 특이값 분해에 내재적인 정보를 반영할 수 있도록 확장한 SVD++에 사회연결망 정보를 고려할 수 있도록 한 Social SVD++ 알고리듬을 협업필터링에 접목한 새로운 추천 알고리듬을 이용한다. 특히, 본 연구는 추천과정에 실제 사용자의 사회연결망 정보를 반영하여 모형의 성과를 평가할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.83-90
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• 2012

대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.660-663
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• 2017

다양한 소셜 네트워크 서비스가 발달되고 많은 사람들이 소셜 미디어에 참여하면서 방대한 양의 정보가 발생하고 있다. 따라서 원하는 정보를 선별하고 가공하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 협업필터링은 이러한 정보를 토대로 사용자에게 맞춤형 아이템을 추천해주는 알고리즘이다. 하지만 정확한 추천을 위해서는 매우 방대한 양의 정보가 필요하다. 또한 협업필터링에는 초기에는 제대로 추천이 이루어지지 않는 콜드스타터 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 트위터 데이터를 활용하여 협업필터링 추천 시스템의 성능을 높이고자 한다. 협업필터링의 평점에 특정 아이템 관련 트윗을 수집해서 긍정/부정을 측정하여 가중치를 부여한다. RMSE 평가 방법을 통한 실험 결과, 소셜 미디어의 긍부정 영향력을 측정하여 적용했을 때가 기존의 협업필터링 방식에 비해 약 5.5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.597-602
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• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.294-296
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• 2015

최근 들어, 영화에 대한 많은 추천시스템이 제안 되고 있는데, 나이와 장르, 성별에 관한 협업필터링 추천 방식을 주로 사용했다. 협업필터링 방법에 좀 더 정확한 추천을 하기 위해서 본 논문에서는 기존의 협업필터링 방식에 더해서 사용자의 리뷰에서 인간의 '감정'을 장르에 편입시켜 좀 더 사용자에게 정확하고 명확하게 추천하는 영화추천시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.410-412
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• 2022

협업 필터링은 사용자들간의 집단 지성에 기반한 추천 알고리즘이다. 다양한 시스템에 쓰이고 있는 협업 필터링과 그 장단점에 대해서 알아본다. 그리고 본 논문에서는 기존의 학사 관리 시스템에 협업 필터링을 적용한 새로운 학사관리 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.107-120
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• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.