Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.11a
/
pp.16-18
/
2023
본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.470-472
/
2023
최근 위치 기반 장소 (POI) 추천 서비스가 많이 사용되면서, 사용자의 이전 방문지들에 대한 체크인 시퀀스를 기반으로 현재 (다음으로) 방문할 법한 POI 를 찾아 사용자에게 추천하는, next POI 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 기존 연구들의 경우 next POI 추천을 위한 모델 학습 시, 사용자의 네거티브 POIs 에 관한 정교한 샘플링 없이 사용자 선호도를 추론해왔다. 본 연구에서는, 사전 학습된 별도의 사용자 선호도 추론 모델을 통해 사용자의 네거티브 POI로서 쉽게 분류되기 어려운 하드 네거티브 POIs 를 찾고, 이들을 위주로 수행되는 하드 네거티브 샘플링 방법을 새롭게 제안한다. 우리는 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 기존 연구들에서 사용되어 온 랜덤 네거티브 샘플링 방법 대비 recall@5 기준, 최대 16.4%까지 추천 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2012.06c
/
pp.36-38
/
2012
최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.
Kim, Beoum-Su;Lee, Yeon;Kim, Gyeong-Bae;Bae, Hae-Young
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.5
/
pp.81-91
/
2012
Recently, as location-determination of indoor users is available with the development of variety of localization techniques for indoor location-based service, diverse indoor location based services are proposed. Accordingly, it is necessary to develop individualized POI recommendation service for recommending most interested points of large-scale commercial spaces such as shopping malls and departments. For POI recommendation, it is necessary to study the method for exploring location which users are interested in location with considering user's mobility in large-scale commercial spaces. In this paper, we proposed POI recommendation system with the definition of users' as 'Stay point' in order to consider users' various interest locations. By using the proposed algorithm, we analysis users' Stay points, then mining the users' visiting pattern to finished the proposed. POI Recommendation System. The proposed system decreased data more dramatically than that of using user's entire mobility data and usage of memory.
Point-of-Interest(POI) recommendation systems suggest the most interesting POIs to users considering the current location and time. With the rapid development of smartphones, internet-of-things, and location-based social networks, it has become feasible to accumulate huge amounts of user POI visits. Therefore, instant recommendation of interesting POIs at a given time is being widely recognized as important. To increase the performance of POI recommendation systems, several studies extracting users' POI sequential preference from POI check-in data, which is intended for implicit feedback, have been suggested. However, when constructing a model utilizing sequential preference, the model encounters possibility of data distortion because of a low number of observed check-ins which is attributed to intensified data sparsity. This paper suggests refinement of temporal intervals based on data confidence. When building a POI recommendation system using temporal intervals to model the POI sequential preference of users, our methodology reduces potential data distortion in the dataset and thus increases the performance of the recommendation system. We verify our model's effectiveness through the evaluation with the Foursquare and Gowalla dataset.
In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
/
2017.05a
/
pp.17-18
/
2017
손쉽게 현 위치 정보를 공유하고 사용자 간 커뮤니케이션이 가능한 위치 기반 소셜 네트워크가 대중화되면서 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되어 있다. 본 논문은 시간대별 사용자 선호도와 주요 활동 영역을 고려한 POI 추천 기법을 제안한다. 장소 카테고리별 사용자의 체크인(che-ck-in)정보를 시간대로 분할하여 시간에 따른 장소의 선호도를 판별하고 사용자의 과거 이력을 이용하여 사용자별 활동 영역을 선별한다. 장소의 선호도와 선별된 활동 영역에 기반하여 협업 필터링을 수행하여 POI를 추천한다.
Park, So-Hyun;Park, Young-Ho;Park, Eun-Young;Ihm, Sun-Young
Journal of Digital Contents Society
/
v.19
no.5
/
pp.871-880
/
2018
Recently, the technology of recommendation of POI (Point of Interest) related technology is getting attention with the increase of big data related to consumers. Previous studies on POI recommendation systems have been limited to specific data sets. The problem is that if the study is carried out with this particular dataset, it may be suitable for the particular dataset. Therefore, this study analyzes the similarity and correlation between stores using the user visit data obtained from the integrated sensor installed in Seoul and Songjeong roads. Based on the results of the analysis, we study the preference prediction system which recommends the stores that new users are interested in. As a result of the experiment, various similarity and correlation analysis were carried out to obtain a list of relevant stores and a list of stores with low relevance. In addition, we performed a comparative experiment on the preference prediction accuracy under various conditions. As a result, it was confirmed that the jacquard similarity based item collaboration filtering method has higher accuracy than other methods.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.399-401
/
2022
POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.07a
/
pp.5-6
/
2023
본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.