• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.155-172
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• 2021

최근 온라인 상품 구매의 증가로 인해 사용자의 선호에 맞는 상품을 추천해주는 시스템이 지속적으로 연구되고 있다. 추천 시스템은 사용자들에게 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하는 시스템으로 사용자가 상품에 남긴 평점을 이용한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 협업 필터링에서 상품 간의 유사도 계산은 시간이 많이 소요되는데, 특히 리뷰 데이터와 같은 빅데이터를 사용할 경우 더욱 많은 시간을 소요한다. 그래서 본 연구에서는 리뷰 데이터 마이닝을 이용하여 상품 간의 유사도 계산을 빠르게 수행할 수 있으면서 정확도를 높일 있도록 2단계(2-Phase) 방법을 이용한 하이브리드 추천시스템 방식을 제안한다. 이를 위해 온라인 전자책 상거래 상점인 아마존 킨들 스토어(Amazon Kindle Store)의 약 98만 개의 온라인 소비자 평점과 리뷰 데이터를 수집하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 사용자의 평점과 리뷰를 단계적으로 반영한 하이브리드 추천 방식이 전통적인 추천 방식과 비교하여 추천 시간은 비슷하였으나 높은 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 사용자가 선호하는 상품을 빠르고 정확하게 추천함으로써 고객의 만족을 높여서 기업의 매출 증대에 기여할수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권3_spc호
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• pp.219-230
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• 2013

Real time accessiblity and agility in Ubiquitous-commerce is required under ubiquitous computing environment. The Research has been actively processed in e-commerce so as to improve the accuracy of recommendation. Existing Collaborative filtering (CF) can not reflect contents of the items and has the problem of the process of selection in the neighborhood user group and the problems of sparsity and scalability as well. Although a system has been practically used to improve these defects, it still does not reflect attributes of the item. In this paper, to solve this problem, We can use a implicit method which is used by customer's data and purchase history data. We propose a new clustering method of weighted preference for customer using k-means clustering and Bayesian network in order to improve the accuracy of recommendation. To verify improved performance of the proposed system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.53-65
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• 2010

Despite the overall success of neighbor-based CF methods, there are some fundamental questions about neighbor selection and prediction mechanism including arbitrary similarity, over-fitting interpolation weights, no trust consideration between neighbours, etc. This paper proposes a simple method to compute absolute interpolation weights based on similarity values. In order to supplement the method, two schemes are additionally devised for high-quality neighbour selection and trust metrics based on co-ratings. The former requires that one or more neighbour's similarity should be better than a pre-specified level which is higher than the minimum level. The latter gives higher trust to neighbours that have more co-ratings. Experimental results show that the proposed method outperforms the pure IBCF by about 8% improvement. Furthermore, it can be easily combined with other predictors for achieving better prediction quality.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제5권2호
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• pp.5-10
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• 2013

We proposed a novel similarity measure using weighted difference entropy (WDE) to improve the performance of the CF system. The proposed similarity metric evaluates the entropy with a preference score difference between the common rated items of two users, and normalizes it based on the Gaussian, tanh and sigmoid function. We showed significant improvement of experimental results and environments. These experiments involved changing the number of nearest neighborhoods, and we presented experimental results for two data sets with different characteristics, and results for the quality of recommendation.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제15권3호
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• pp.223-241
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• 2005

In spite of the rapid growth of mobile multimedia contents market, most of the customers experience inconvenience, lengthy search processes and frustration in searching for the specific multimedia contents they want. These difficulties are attributable to the current mobile Internet service method based on inefficient sequential search. To overcome these difficulties, this paper proposes a MOBIIe COntents Recommender System for Movie(MOBICORS-Movie), which is designed to reduce customers' search efforts in finding desired movies on the mobile Internet. MOBICORS-Movie consists of three agents: CF(Collaborative Filtering), CBIR(Content-Based Information Retrieval) and RF(Relevance Feedback). These agents collaborate each other to support a customer in finding a desired movie by generating personalized recommendations of movies. To verify the performance of MOBICORS-Movie, the simulation-based experiments were conducted. The results from this experiments show that MOBICORS-Movie significantly reduces the customer's search effort and can be a realistic solution for movie recommendation in the mobile Internet environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.265-274
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• 2021

본 논문에서는 검색 키워드와 상품 상세정보를 활용한 Doc2vec 기반의 새로운 추천 모형을 제안한다. 지금까지 추천 시스템에 관한 많은 기존 연구에서는 고객의 구매 이력이나 평점 같은 정형 데이터만을 사용하는 협업 필터링(CF) 알고리즘에 기반한 추천 모델이 제안되었다. 그러나 CF에서 온라인 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 사용하면, 보다 나은 추천결과를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 거의 활용되지 않았던 검색 키워드 정보와 상품 상세정보를 제품 추천에 활용할 것을 제안한다. 본 연구의 제안 모형은 고객이 구매한 상품에 대한 평점, 검색어, 상품 상세정보를 종합적으로 고려한 CF 알고리즘을 이용해 추천결과를 생성한다. 이 때 비정형 데이터로부터 정량적인 패턴을 추출하기 위한 방법으로는 Doc2vec이 적용된다. 실험 결과 제안 모형이 기존 추천 모형보다 더 나은 성능을 보이는 것을 알 수 있었고, 검색어 및 상품 상세정보가 추천에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 온라인 행동 정보를 추천시스템에 적용하였다는 점과 전통적인 CF의 한계 중 하나인 콜드 스타트 문제를 완화하였다는 점에서 학술적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.119-140
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• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.1-14
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• 2007

휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.

• 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.