• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 2008

사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.594-597
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• 2022

Recommendation systems are a prominent approach for users to make informed automated judgments. In terms of movie recommendation systems, there are two methods used; Collaborative filtering, which is based on user similarities; and Content-based filtering which takes into account specific user's activity. However, there are still issues with these two existing methods, and to address those, a combination of collaborative and content-based filtering is employed to produce a more effective system. In addition, various similarity methodologies are used to identify parallels among users. This paper focuses on a survey of the various tactics and methods to find solutions based on the problems of the current recommendation system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.613-614
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• 2008

A content recommendation according to users preferences comes up in the Internet application due to contents overwhelming. This paper newly proposes a method to predict contents preference using tags in conjunction with Content-Based Filtering. By implementing this method, this paper cleans up the contents sparsity problem in Content-Based Filtering, and shows the outstanding improvements.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.9-19
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• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 내용기반 필터링과 협업 필터링의 장 단점을 상호 보완한 복합 필터링에 의한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템으로, 각 필터링 기법의 프로그램 선호도(program preference) 값을 단일 지표(single-scale)로 비교 평가할 수 있는 수단을 제공함으로써 실질적인 복합 필터링 추천 시스템을 구축하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자의 과거 프로그램 시청 이력뿐만 아니라 사용자와 유사한 이웃 사용자들의 취향을 1주일 단위로 갱신되는 프로그램 선호도와 중분류 선호도로 표현하였기 때문에 보다 정확한 프로그램 추천이 가능하다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.153-163
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• 2004

대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.

• 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.

• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1190-1196
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• 2016

We propose a new bandpass filter (BPF)-based online channel normalization method to dynamically suppress channel distortion when the speech and channel noise components are unknown. In this method, an adaptive modulation frequency filter is used to perform channel normalization, whereas conventional modulation filtering methods apply the same filter form to each utterance. In this paper, we only normalize the two mel frequency cepstral coefficients (C0 and C1) with large dynamic ranges; the computational complexity is thus decreased, and channel normalization accuracy is improved. Additionally, to update the filter weights dynamically, we normalize the learning rates using the dimensional power of each frame. Our speech recognition experiments using the proposed BPF-based blind channel normalization method show that this approach effectively removes channel distortion and results in only a minor decline in accuracy when online channel normalization processing is used instead of batch processing

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.385-386
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• 2020

In this paper, we propose a collaborative filtering recommendation algorithm based on the LDA2Vec topic model. By extracting and analyzing the article's content, calculate their semantic similarity then combine the traditional collaborative filtering algorithm to recommend. This approach may promote the system's recommend accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.