• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.101-115
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• 2008

일반적으로 혼합 추천 시스템(hybrid recommender system)이란 협업적 여과 방법(collaborative filtering)을 다른 기술들과 결합하여 사용하여 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템이다. 협업적 여과 방법과 결합된 혼합 시스템은 대체로 내용이 유사한 아이템들이 추천 되어 전반적인 아이템 추천 성능 및 새로이 추가된 아이템에 대한 추천의 질이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양성(diversity)을 고려한 새로운 혼합 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 첫 번째 단계로 협업적 여과 방법으로부터 추천된 아이템들 간의 비유사도를 측정한다. 두 번째 단계로는 첫 번째 단계에선 추천된 비유사도가 높은 아이템들을 내용 기반의 여과 방법(content-based filtering)에 적용하여 새로운 아이템에 대한 추천 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 movielens 데이터를 이용하여 기존의 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합 시스템과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법이 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합시스템보다 높은 추천 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1672-1683
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• 2004

추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2015

추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.52-54
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• 2002

추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.321-324
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• 2001

본 논문은 인터넷 쇼핑몰에서의 효율적인 상품 추천 시스템의 구조를 제안한다. 본 상품 추천 시스템은 상품 추천의 2 가지 방법인 지식기반 상품 추천 방법과 collaborative filtering을 혼합하였으며 먼저 고객에게 질문을 던져서 고객의 요구 조건을 수집한 다음, 요구 조건과 상품 데이터베이스에 저장된 상품정보와 일치도를 계산하여 추천 후보 상품 리스트를 생성한다. 이 추천 상품 리스트에 속하는 상품에 대해서는 다시 collaborative filtering 방법이 적용된다. 즉, 비슷한 취향을 가지는 고객들이 높이 평가하는 제품들을 최종적으로 고객들에게 추천하게 된다. 이 방법은 기존의 방법들이 모두 특정한 상품 카테고리에 대해서만 효과적인데 데하여 제안된 방법은 모든 상품 카테고리에 적용할 수 있으며 collaborative filtering 방법을 후보 추천 상품에 대해서만 적용시킴으로써 이 방법의 단점인 많은 계산량을 줄일 수 있다. 제안된 시스템은 EJB(Enterprise Java Beans)를 사용하여 컴포넌트로 구현되었으며 이동통신기기 카테고리에 대하여 시험 구현되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.347-350
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• 2002

본 논문은 협업에 의한 추천 방법과 내용에 의한 추천 방법을 혼합한 하이브리드 추천 방법을 제시한다. 일반적으로 '영화'정보와 같이 아이템에 대한 설명이 부족하거나 실제 영화의 내용과는 차이가 있는 컨텐츠의 경우에는 '주연', '감독', '줄거리'와 같이 실제 아이템의 내용이 아닌 부수적인 정보를 통해 평가값을 예측하는 방법보다 협업에 의한 평가값의 예측을 통해 더 낳은 추천을 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 내용에 기반한 추천방법에 의존하지 않고 사용자의 유사 선호 경향이 있는 타 사용자의 평가값들을 사용하여 추천하며, 협업에 의해 추천될 수 없는 아이템들에 대해 내용기반 추천 방법을 사용하는 하이브리드 컨텐츠 추천 시스템을 설계, 구현하였다.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.