• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1083-1091
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• 2017

As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.83-90
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• 2019

사람들은 자신의 더 나은 선택을 위하여 끊임없이 노력한다. 이러한 이유로 추천시스템이 개발되었으며, 1990년대 초반부터 계속해서 발전하고 있다. 그 중, 협업필터링 기법은 추천시스템 분야에서 우수한 성능을 보였으며, 기계학습이 등장하면서 기계학습을 이용한 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 본 연구는 앙상블 방법 중에서 스태킹 모형을 사용하여 추천시스템을 구축하며, 실제 고객의 상품 구매 데이터를 활용하여 협업필터링과 기계학습 기반 스태킹 모형으로 추천시스템을 개발하였다. 제시한 모형의 추천 성능은 기존의 협업필터링과 기계학습 기반 추천시스템과 비교하여 모형의 우수성을 확인하며, 연구결과는 스태킹 모형을 이용한 추천시스템 모형의 추천 성능이 개선됨을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안한 모형은 개인이나 기업이 더 나은 선택을 하여 상품을 추천할 때 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.7-9
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• 2004

With the development of e-commerce and information access, recommender systems have become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. In this paper, clustering technique is applied in the collaborative recommender framework to consider semantic contents available from the user profiles. We also suggest methods to construct user profiles from rating information and attributes of items to accommodate user preferences. Further, we show that the correct application of the semantic content information obtained from user profiles does enhance the effectiveness of collaborative recommendation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.83-89
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• 2022

협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 기법으로서 많은 상업 및 학계 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스되고 있다. 이 기법은 두 사용자 간의 공통 평가 항목에 대한 평가치의 유사성을 기반으로 유사한 이웃 사용자들이 높은 평가치를 부여한 항목들을 추천한다. 최근 사용자들의 항목 평가 시각을 반영하여 시스템 성능을 향상시키려는 시각 인지 추천 시스템 연구가 진행되고 있다. 그러나, 과거 평가치에 대한 일률적인 감쇠율은 시스템의 평가치 예측 성능을 저하시킬 우려가 있다. 본 연구에서는 기존과 다른 접근 방식으로서 평가 시각 인지 기반의 사용자 간 유사도 척도를 제안한다. 이 방법은 항목 평가 시각이 아닌 유사도값의 시간에 따른 변화를 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 다양한 파라미터값과 시간 변화 함수 종류에 대하여 실험 평가를 진행하였으며, 기존의 전통적인 유사도 척도들의 예측 성능을 크게 향상시키는 결과를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.45-50
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• 2018

Many of the current successful commercial recommender systems utilize collaborative filtering techniques. This technique recommends products to the active user based on product preference history of the neighbor users. Those users with similar preferences to the active user are typically named his/her neighbors. Hence, finding neighbors is critical to performance of the system. Although much effort for developing similarity measures has been devoted in the literature, there leaves a lot to be improved, especially in the aspect of handling subjectivity or vagueness in user preference ratings. This paper addresses this problem and presents a novel similarity measure using fuzzy logic for selecting neighbors. Experimental studies are conducted to reveal that the proposed measure achieved significant performance improvement.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.29-38
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• 2010

As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. The results of the experiments show that collaborative filtering technique based on similarity of UCC customers' preferences performs better than other content-based recommendation methods based on tag information and content metadata.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.1-21
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• 2015

This paper aims to assess the feasibility of a new and less-focused type of online sociability (the watching network) as a useful information source for personalized recommendations. In this paper, we recommend scientific articles of interests by using the shared interests between target users and their watching connections. Our recommendations are based on one typical social bookmarking system, CiteULike. The watching network-based recommendations, which use a much smaller size of user data, produces suggestions that are as good as the conventional Collaborative Filtering technique. The results demonstrate that the watching network is a useful information source and a feasible foundation for information personalization. Furthermore, the watching network is substitutable for anonymous peers of the Collaborative Filtering recommendations. This study shows the expandability of social network-based recommendations to the new type of online social networks.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.655-656
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• 2022

추천 시스템을 위한 분석방법들 가운데 협업 필터링은 데이터 분석에 기반한 추천 시스템에서 주요 대표적 방법이다. 일반적 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾으며, 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.42-42
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• 2004