• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.185-198
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• 2021

인터넷 기술의 발달로 기존의 추천 알고리즘은 사용자나 항목의 심층적인 특성을 학습할 수 없기 때문에 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 AMITI(주의 메커니즘 및 개선된 TF-IDF)에 기반한 추천 알고리즘을 제안했다. CNN(Convolutional Neural Network)에 2중 주의 메커니즘을 도입함으로써 CNN의 특징 추출 능력이 향상되고, 항목 특징에 다른 선호도 가중치가 할당되며, 사용자 선호도와 더 일치하는 권고사항이 달성되었다. 대상 사용자에게 항목을 추천할 때 점수 데이터와 항목 유형 데이터를 TF-IDF와 결합하여 권장 결과의 그룹화를 완료하였다. 본 논문에서 진행한 MovieLens-1M 데이터 세트에 대한 실험 결과는, AMITI 알고리즘이 권장 사항의 정확도를 향상시키고 프레젠테이션 방법의 순서와 선택성을 향상시킨다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.335-345
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• 2005

개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.40-51
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• 2011

인터넷을 통해 배포되는 방대한 양의 콘텐츠에서 사용자의 취향에 적합한 콘텐츠를 제공하는 것은 추천 시스템의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위한 기존의 추천 시스템은 사용자의 프로파일과 상황정보를 활용한 알고리즘에만 중점을 두고 연구가 진행되어 추천의 정확도 향상에 크게 기여하였다. 그러나 SP(Service Provider)의 BM(Business Model)에 대한 충분한 검토가 함께 이루어지지 않았기 때문에 SP가 요구하는 추천 시스템의 구축은 기존 연구를 통해 해결하기엔 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 복합 상항정보를 이용하여 CP(Contents Provider)의 콘텐츠를 검색하고, SP의 BM에 적합한 콘텐츠를 추천하기 위해 추천 가중치 기법을 적용한 모바일 추천 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입 시스템의 검증을 위해 사용자 프로파일과 상황정보를 결합하는 복합 상황 정보와 SP에 의한 추천 가중치를 적용한 놀이기구 추천 서비스를 구현한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1708-1727
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• 2021

In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2018

추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제12권2호
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• pp.71-85
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• 2006

Collaborative filtering, among other recommender systems, has been known as the most successful recommendation technique. However, it requires the user-item rating data, which may not be easily available. As an alternative, some collaborative filtering algorithms have been developed recently by utilizing the market basket data in the form of the binary user-item matrix. Viewing the recommendation scheme as a two-class classification problem, we proposed a new collaborative filtering scheme using a regularized discriminant analysis applied to the binary user-item data. The proposed discriminant model was built in terms of the major principal components and was used for predicting the probability of purchasing a particular item by an active user. The proposed scheme was illustrated with two modified real data sets and its performance was compared with the existing user-based approach in terms of the recommendation precision.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.655-656
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• 2022

추천 시스템을 위한 분석방법들 가운데 협업 필터링은 데이터 분석에 기반한 추천 시스템에서 주요 대표적 방법이다. 일반적 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾으며, 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.173-178
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• 2022

최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.10-20
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• 2024

매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템 연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의 선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.589-599
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• 2011

This paper presents an image description and matching scheme using synthetic features for a recommendation service. The recommendation service is an example of smart search because it offers something before a user's request. In the proposed extraction scheme, an image is described by synthesized spatial and statistical features. The spatial feature is designed to increase the discriminability by reflecting delicate variations. The statistical feature is designed to increase the robustness by absorbing small variations. For extracting spatial features, we partition the image into concentric circles and extract four characteristics using a spatial relation. To extract statistical features, we adapt three transforms into the image and compose a 3D histogram as the final statistical feature. The matching schemes are designed hierarchically using the proposed spatial and statistical features. The result shows that each feature is better than the compared algorithms that use spatial or statistical features. Additionally, if we adapt the proposed whole extraction and matching scheme, the overall performance will become 98.44% in terms of the correct search ratio.