• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.273-280
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• 2009

오늘날 컴퓨팅 환경의 진보와 웹의 이용이 활발해짐에 따라 오프라인에서 이루어졌던 있었던 많은 서비스들과 상품의 제공이 웹에서 이루어지고 있다. 이러한 웹 기반 서비스 및 상품은 개인에 적합하게 취사선택되어 제공되는 추세이다. 이렇듯 개인에 적합한 서비스 및 상품의 선택과 제공을 위한 패러다임을 개인화(personalization)라 한다. 개인화된 서비스 및 상품의 제공을 위한 분야로서 연구된 것이 추천(recommendation)이다. 그러나 이러한 추천 기법들은 신규 사용자에게 적합한 추천을 제공하지 못하는 문제와 사용자의 상품에 대한 평점에만 의존하여 추천을 생성한다는 계산 공간에서의 제약 사항을 가지고 있다. 두 문제 모두 추천 분야에서 지속적인 관심을 보이는 분야로서 신규사용자 추천 문제의 경우는 신규 사용자의 평점이 없기 때문에 유사 사용자들을 분류할 수 없음에 기인한다. 그리고 추천 공간 제약에 따른 문제는 추천 차원의 추가에 따른 처리 비용이 급격히 증가한다는 문제를 가지고 있기 때문에 쉽게 접근하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신규사용자 추천 향상을 위한 기법과 평점 예측 시 예측에 대한 가중치를 적용하는 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.283-288
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• 2015

하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.1-15
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• 2006

휴대폰, PDA등 모바일 단말기의 급속한 진화와 광범위한 보급으로 인하여 모바일 웹 서비스가 빠르게 확산되고 있으며 모바일 컨텐츠 시장 또한 급성장하고 있다. 이에 따른 새로운 멀티미디어 컨텐츠의 활발한 공급은 모바일 웹 사용자들에게 많은 멀티미디어를 획득할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 정보과부하로 인한 컨텐츠 검색의 어려움을 겪게 하고 있다. 본 연구는 신상품에 대한 니즈가 높은 모바일 멀티미디어 컨텐츠의 특성과 기존 유선 웹 환경에 비해 열악한 모바일 웹 환경의 제약 사항을 고려하여, 모바일 웹 서비스 이용 고객이 보다 적은 노력과 비용으로 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 신속하게 찾을 수 있도록 지원하는 개인화 된 멀티미디어 컨텐츠 추천 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위하여 기존 추천시스템에서 대표적으로 사용되는 협업필터링(Collaborative Filtering) 기법의 한계를 보완하기 위하여 내용기반 필터링 기법(Content-based Filtering)을 결합한 하이브리드 추천 기법을 개발하였다. 제안한 하이브리드 기법은 모바일 환경에서 적은 계산으로도 높은 추천 성능과 함께 신상품추천이 가능한 방법이며, 이를 구현하기 위하여 멀티미디어 컨텐츠 추천시스템, MOBICORS-music(MOBIIe Contents Recommender System for Music)을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.357-359
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• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.183-200
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• 2009

추천시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 협업필터링은 고객들의 과거 구매이력을 기반으로 추천하기 때문에 새로이 출시되는 상품을 추천하는 것이 근본적으로 불가능하다. 이와 같은 협업필터링의 한계점을 극복하기 위하여 많은 연구자들은 추천 대상 고객이 선호하는 상품과 유사한 속성을 가진 상품을 추천하는 내용기반 필터링을 협업필터링과 결합한 하이브리드 추천기법을 제시하였다. 그러나 하이브리드 추천기법은 음악, 영화 등 속성 추출이 용이한 일부 상품의 추천에만 활용될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 상품 유형에 관계없이 고객에게 신상품을 효과적으로 추천할 수 있는 새로운 접근방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 사회연결망분석에서 관계 및 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 적용하여 상품간의 구매 관계를 파악한 후 이를 기반으로 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾아 신상품을 추천방법을 제안한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 상품 네트워크 구성, 중심성 분석, 신상품 추천 등 네 단계 절차로 나뉘어진다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.13-34
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• 2012

본 논문에서는 국제학술대회 참가자를 위한 개인화 된 정보추천서비스를 제안한다. 국제학술대회에서는 많은 논문들이 동시에 여러 세션으로 구성되어 발표되고 여러 연구관련 활동들이(예를 들어, 튜토리얼, 산업계토론, 공동연구논의 등) 짧은 기간 동안 이루어지므로 발표되는 논문들을 일일이 확인하고 그 발표에 참여하기가 쉽지 않다. 또한 학술대회의 정보 추천은, 기존의 영화, 책, 음악 등의 상품추천과 달리, 이미 정해진 해당 연구관련 커뮤니티가 대회 참가자들 및 발표자들을 중심으로 구성되어 있으므로 보다 명확한 소셜네트워크 기반추천 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 각 학술대회에서 발표되는 논문들의 내용은 무엇인지, 참가자들이 어떤 논문에 관심을 가지는지, 그리고 각 참가자들이 다른 참가자들과의 맺은 소셜네트워크 등의 정보를 통해 발표에 참여할 만한 논문들을 추천하였다. 특히, 실제 운용되고 있는 국제학술대회 정보시스템, Conference Navigator를 이용하여, 여러 학술논문 관련 추천서비스를 비교 실험하였다. 기존의 Collaborative filtering 추천 알고리듬뿐만 아니라 학술대회참가자들의 소셜네트워크 기반 추천 서비스를 제공하였으며 연구결과 Cold-start 사용자들에게 특히 소셜네트워크 기반추천이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.181-201
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• 2006

오늘날 인터넷이 확산되어감에 따라, e-CRM에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서도 특히 '추천시스템'은 e-CRM의 여러 응용분야 중에서도 실무적으로 그리고 학문적으로 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나다. 추천을 위한 여러가지 방법들 중에서, 지금까지 주류를 이뤄온 방법들은 협동 필터링(Collaborative Filtering) 기법과 내용 기반(Content-Based) 접근법이다. 그러나 이러한 기존 방법들은 몇 가지 태생적인 한계점으로 인해 고객의 구매 이력이 많지 않은 중소형 인터넷 쇼핑몰에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 고객의 인구통계 및 구매정보에 2가지 데이터마이닝 기법들(연관 관계 기법과 분류 기법)을 적용하고, 이 결과를 조정 에이전트를 통해 결합하는 형태의 새로운 추천 시스템의 모형과 시스템 구조 체계를 제안한다. 제안된 연구 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 실제 사례에 적용한 웹 기반 프로토타입을 개발, 활용하였다. 프로토타입의 유용성을 실제 사용자들로부터 설문을 통해 조사해 본 결과, 본 연구에서 제안한 추천모형이 생성한 맞춤 정보가 사용자들에게 매우 유익하게 인지됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-387
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• 2022

With the tremendous rise in popularity of the Internet and technological advancements, many news keeps generating every day from multiple sources. As a result, the information (News) on the network has been highly increasing. The critical problem is that the volume of articles or news content can be overloaded for the readers. Therefore, the people interested in reading news might find it difficult to decide which content they should choose. Recommendation systems have been known as filtering systems that assist people and give a list of suggestions based on their preferences. This paper studies a personalized news recommendation system to help users find the right, relevant content and suggest news that readers might be interested in. The proposed system aims to build a hybrid system that combines collaborative filtering with content-based filtering to make a system more effective and solve a cold-start problem. Twitter social media data will analyze and build a user's profile. Based on users' tweets, we can know users' interests and recommend personalized news articles that users would share on Twitter.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.325-333
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• 2020

In the past, eating outside was usually the purpose of eating. However, it has recently expanded into a restaurant culture market. In particular, a dessert culture is being established where people can talk and enjoy. Each consumer has a different tendency to buy chocolate such as health, taste, and atmosphere. Therefore, it is time to recommend chocolate according to consumers' tendency to eat out. In this paper, we propose a chocolate recommendation application based on the tendency to eat out using data on social networks. To collect keyword-based chocolate information, Textom is used as a text mining big data analysis solution.Text mining analysis and related topics are extracted and modeled. Because to shorten the time to recommend chocolate to users. In addition, research on the propensity of eating out is based on prior research. Finally, it implements hybrid app base.