현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.
본 연구의 목적은 계획행동이론을 적용하여 사서교사의 도서관 협력수업 실행의도를 설명하는 것이다. 사서교사의 도서관 협력수업 실행의도에 영향을 미치는 변수로 태도, 주관적 규범, 교사효능감 및 지각된 통제가능성을 설정하고, 사서교사 218명을 대상으로 한 설문조사를 실시하여 연구모형을 검증하였다. 연구결과, 사서교사 연령이 30대인 경우, 근무학교의 규모가 작은 경우, 도서관 협력수업 경험이 있는 경우에 도서관 협력수업 실행의도가 높게 나타났다. 계획행동이론에 따른 변수 중 태도, 주관적 규범, 지각된 통제가능성은 사서교사의 도서관 협력수업 실행의도에 영향을 미쳤다. 반면에 교사효능감은 도서관 협력수업 실행의도에 영향을 미치지 않았다. 개방형 문항을 활용하여 통합적으로 연구결과를 해석하였으며, 이를 바탕으로 도서관 협력수업을 확대하기 위한 방안을 제시하였다.
Collaborative filtering has been most popular approach to recommend items in online recommender systems. However, collaborative filtering is known to suffer from data sparsity problem. As a simple way to overcome this problem in literature, Jaccard index has been adopted to combine with the existing similarity measures. We analyze performance of such combination in various data environments. We also find optimal weights of factors in the combination using a genetic algorithm to formulate a similarity measure. Furthermore, optimal weights are searched for each user independently, in order to reflect each user's different rating behavior. Performance of the resulting personalized similarity measure is examined using two datasets with different data characteristics. It presents overall superiority to previous measures in terms of recommendation and prediction qualities regardless of the characteristics of the data environment.
The investment scale of design project has been increased rapidly following the recent social and economical demand. The demand of user has been changed variously together with social background like the increase of interest for the high level information oriented society and environment. In addition, it is necessary for the experts like coordinator, architect, color expert, and light designer to collaborate in the interior design process. The expertise diverse areas should be related closely and collaboratively for the smooth processing. It is necessary for the design environment to be changed in order to exchange the information effectively within the proposed period by the variety fields' experts. It is a collaborative design in the design studio that the multi-members collect the related data, suggest the idea, and discuss closely, which makes a decision for the new design concept and design plan in the fixed time. It is necessary to make a new kind of communication media concept in the design process, where the multi-members participate, and the collaborative design is processed in physically simultaneous space or in the far distance such as it is done above. In this paper, it is investigated for the communication for the design and creative behavior to explain the collaborative work in the process of design. The characteristics of collaborative design and demand design environment are summarized in the background of this kind of the creative behavior concept. Especially, the communication media for increasing the process effectiveness is explained and the concept for the development of web based collaborative design system is summarized.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
This study suggests basic data for the standardization of school uniform purchase by examining the statistics of purchasing practice school uniforms from information sources, purchasing methods, and consumer' perception about collaborative purchases. A survey was conducted with first grade male and female middle-school students, and their parents. A total of 344 questionnaires were returned and analyzed. The results were as follows: first, when making purchases, information sources were explained by parents, friends, senior students, or workers at uniform shops. The purchasing methods were popular brand uniforms or specialized uniform shops. Second, four factors were extracted from purchasing data for factor analysis. The factors were comfort, appearance, service, other external factors, and promotions. Third, the perception analysis and need of collaborative purchases were indicated by 90% of the students' parents, who were aware of collaborative purchase. Additionally, 71.2% answered collaborative purchase was necessary. Fourth, for future uniform purchases, 75.6% of the students answered to buy more popular brands, or products from specialized school uniform shops, while 54.4% of the parents answered positively to collaborative purchases. The results of the examination of consumer school uniform purchasing behavior will provide useful strategies for the standardization system for purchasing school uniforms.
본 연구는 정보시스템의 효율적인 협력적 상호작용을 가능하게 하는 정보자원의 관리 방안을 마련하기 위한 연구프로젝트의 선행 작업으로 진행되었다. 우선 본 연구는 협력적인 문제해결과정에서 발생되는 도움제공자와 도움수여자 간에 유의한 행위적${\cdot}$인지적 패턴이 존재하는지를 파악하고, 더 나아가 문제해결 상황에 대한 평가와 행위적${\cdot}$인지적 패턴 간에 유의한 관계가 존재하는지를 살펴보았다. 상황을 인지이동이 발생한 특정 시공간의 집합으로 보는 Dervin의 의미형성이론에 근거하였으며, IT관련 문제해결을 위해 정보전문가의 도움을 받았던 36명의 이용자와 이용자에게 도움을 제공한 경험이 있는 22명의 정보전문가를 대상으로 심층적인 인터뷰를 실시하였다. 협력적 문제해결 행위 모형을 제시하였고 정보시스템의 상호작용성을 향상시키기 위해 시스템 설계시 고려할 점을 제안하였다.
조직이 보유한 지식 자원의 효과적인 활용과 강력한 보호가 조직의 지속적 성장에 중요한 조건으로 인식되면서, 조직들은 정보관리 및 보호에 대한 기술적, 정책적 투자를 지속해서 높이고 있다. 정보 노출은 해킹과 같은 조직 외부의 침입과 더불어 내부자의 오남용과 관련된 사건으로도 발생할 수 있다. 본 연구는 조직원의 정보보안 참여 행동의 증진 관점에서의 조직 환경과 개인 특성을 고려한 메커니즘을 제안한다. 즉, 조직 환경요인(윤리적 리더십, 협력적 커뮤니케이션)과 개인 요인(개인조직 적합성)이 조직 신뢰 및 제언 행동에 미치는 영향을 복합적으로 제시한다. 본 연구는 정보보안이 포함된 업무적 행동을 요구받는 직장인을 대상으로 설문하였으며, 422개의 표본을 활용하여 가설 검증을 하였다. 결과는 윤리적 리더십이 협력적 커뮤니케이션을 통해 조직 신뢰에 영향을 주었으며, 조직 신뢰는 개인조직 적합성과 상호작용 효과를 가져 제언 행동을 강화하였다. 본 연구는 직장인이 정보보안 관련 업무 수행 증진을 위한 조직 환경 구축 방향을 제언하였으므로, 내부의 정보 노출 억제 목표를 가진 조직에 실무적 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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