• 한국정밀공학회지
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• 제20권9호
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• pp.27-31
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• 2003

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 추계 국제학술대회
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• pp.143-143
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• 2007

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-104
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• 2011

협력 필터링은 공통된 흥미를 가진 다른 사용자들로부터 정보를 획득하여 그들의 의견에 따라 웹 사이트를 추천하는 방법이다. 과거 수년간, 이 방법은 서적, 식품, 영화 등 다양한 e-commerce 영역에서 사용되었다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템에서 추천 항목을 결정하기 위한 사용자 간의 유사도 측정 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 사용자가 부여했던 전체 평가등급들의 분포를 고려하지 않은 채각 평가등급을 독립적으로 취급하여 사용자간 유사도를 산출하였으나, 본 연구에서는 사용자의 평가 등급 범위 내에서의 등급의 위치와 순위 정보를 이용하여 유사도를 산출하였다. 실제 데이터집합 상에서 평균 절대 오차의 성능을 측정한 결과, 대부분의 기존 방법들에 비해 제안 방법은 매우 우수하였고, 특히 정해진 등급범위가 클 경우에 그러하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.67-74
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• 2011

협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제31권2호
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• pp.27-39
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• 2006

The Collaborative Filtering (CF) is one of the popular techniques for personalization in e-commerce storefronts. For CF-based recommendation, every customer needs to provide subjective evaluation ratings for some products based on his/her preference. Also, if an e-commerce site recommends a new product, some customers should rate it. However, there is no in-depth investigation on the impacts on recommendation performance of two number of ratings, i.e. the number of ratings of an individual customer and the number of ratings of an item, even though these are important factors to determine performance of CF methods. In this study, using publicly available EachMovie data set, we empirically investigate the relationships between the two number of ratings and the performance of CF. For the purpose, three analyses were executed. The first and second analyses were performed to investigate the relationship between the number of ratings of a particular customer and the recommendation performance of CF. In the third analysis, we investigate the relationship between the number of ratings on a particular item and the recommendation performance of CF. From these experiments, we can find that there are thresholds in terms of the number of ratings below which the recommendation performances increase monotonically. That is, the number of ratings of a customer and the number of ratings on an item are critical to the recommendation performance of CF when the number of ratings is less than the thresholds, but the value of the ratings decreases after the numbers of ratings pass the thresholds. The results of the experiments provide insight to making operational decisions concerning collaborative filtering in practice.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1252-1268
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• 2003

There is a big change in Electronic Commerce. With little or no profit projected for the foreseeable future with the dotcom companies, Internet venture capitalists are looking for new business models. They are now turning to B to B Electronic Commerce. It is expected that B to B Electronic Commerce will be more active than B to C in the very near future. In the future B to B Electronic Commerce will move to include collaborative Electronic Commerce which includes product development, engineering, material procurement, and management. Even though the solution to this multidimensioal and complicated process may take some time, a total solution to this will dramatically change the landscape of Electronic Commerce. Thus the various corporations must work together to find the total solution that will build this infrastructure.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.143-149
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• 2010

In ubiquitous environment, information retrieval using collaborative filtering is a popular technique for reducing information overload. Collaborative filtering systems can produce personal recommendations by computing the similarity between your preference and the one of other people. We integrate the collaboration filtering method and context-aware information retrieval method. The proposed method enables to find some relevant information to specific user's contexts. It aims to makes more effective information retrieval to the users. The proposed method is conceptually comprised of two main tasks. The first task is to tag context tags by automatic tagging technique. The second task is to recommend items for each user's contexts integrating collaborative filtering and information retrieval. We describe a new integration method algorithm and then present a u-commerce application prototype.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제11권3호
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• pp.19-45
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• 2005

Collaborative filtering is one of the most common methods that e-commerce sites and Internet information services use to personalize recommendations. Collaborative filtering has the advantage of being able to use even sparse evaluation data to predict preference scores for new products. To date, however, no in-depth investigation has been conducted on how the data sparsity effect in customers' evaluation data affects collaborative filtering-based recommendation performance. In this study, we analyzed the sparsity effect and used a hybrid method based on customers' evaluations and purchases collected from an online bookstore. Results indicated that recommendation performance decreased monotonically as sparsity increased, and that performance was more sensitive to sparsity in evaluation data rather than in purchase data. Results also indicated that the hybrid use of two different types of data (customers' evaluations and purchases) helped to improve the recommendation performance when evaluation data were highly sparse.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.669-675
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• 2002

최근 전자상거래에서 대부분의 개인화 된 추천 시스템들은 고객의 취향에 맞는 적절한 상품을 추천하기 위하여 협동적 필터링 기술을 적용하고 있다. 사용자 기반 협동적 필터링은 특정 고객의 선호도와 가장 유사한 선호도를 가지는 고객 그룹의 선호도를 바탕으로 그 고객의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하는 기법이다. 그러나 이 방법은 두 고객이 모두 평가를 한 상품이 있어야 하고 오직 두 고객 사이에서만 상관 관계를 구할 수 있으므로 예측의 정확성이 떨어질 가능성이 있다. 아이템 기반 협동적 필터링은 고객이 선호도를 입력한 기존의 상품들과 예측하고자 하는 상품의 상관 관계를 계산하여 선호도를 예측한다. 이 방법에서는 상품들간의 유사도를 계산하기 위하여 두 상품에 대해 선호도를 입력한 고객들의 정보를 사용한다. 그러나 고객들간의 유사도가 전혀 고려되지 않기 때문에 만약 특정 고객과 전혀 선호도가 비슷하지 않은 사용자들의 평가를 기반으로 한다면, 상품들간의 유사도가 정확 하지 않고 아울러 추천 시스템의 예측 능력과 추천 능력이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협동적 필터링 기술의 문제점을 보완하고 추천 시스템의 예측 능력을 향상시키기 위하여 유사한 선호도를 가지는 고객들의 평가에 근거하여 상품들간의 유사도를 구하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측하여 추천해 주는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 기존의 여러 다른 협동적 필터링 방법들과의 비교실험을 통해 평가하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.63-70
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• 2011

인터넷 상에서 사용자 흥미에 부합하는 항목을 예측하여 추천해 주는 추천 시스템은 e-commerce가 발달함에 따라 다양한 분야에서 적용되어 왔다. 추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링은 사용자가 선호했던 항목들과 유사한 항목을 추천하거나 또는 유사한 기호의 다른 사용자가 선호했던 항목을 추천하는 것이다. 따라서 유사도의 정확한 측정과 추천한 항목의 실제 평가등급 예측은 협력 필터링의 성능을 결정하는 두가지 중요한 문제이다. 본 연구에서는 후자의 문제를 다룬다. 기존 연구에서는 평가 등급의 평균값을 기반으로 하여 실제 평가등급을 예측하였으나, 본 연구에서는 평가 등급 범위 기반의 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 조사하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안 방법은 평균 절대 오차에 있어서 성능이 크게 향상됨을 입증하였다.