• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.101-108
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• 2020

추천 시스템은 전자 상거래 시에 고객들의 상품 선택의 편의를 제공하므로 반드시 구비되어야 할 기능이다. 협력 필터링은 다른 사용자들이 선호하였던 상품이나 현 사용자가 과거 선호하였던 상품들을 위주로 추천 리스트를 제공하는 기법으로서, 가장 널리 활용되는 대표적 기법이다. 최근 딥러닝 인공지능 기술을 활용하여 추천 시스템의 성능 향상을 달성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 부여한 평가등급만을 이용하여 딥러닝 기술의 일종인 제한 볼츠만 기계 학습을 통해 협력 필터링 기반의 추천 시스템을 개발한다. 또한 학습의 효율성과 성능을 위하여 학습 파라미터 변경 알고리즘을 제시한다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 실험 분석을 통해 기존의 다양한 전통적 협력 필터링 기법들과 비교 분석을 실시하였으며, 제안 알고리즘은 기본적인 제한 볼츠만 기계 모델보다 우수한 성능을 가져오는 것으로 확인되었다.

• 경영정보학연구
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• 제20권3호
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• pp.73-92
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• 2018

많은 사용자들이 자신의 일상과 활동을 사회연결망서비스(SNS)에 업로드하고 있으며 자신들의 포스팅을 설명하기 위한 Hashtag를 사용하고 있다. Hashtag는 사용자가 스스로 자신의 포스팅에 대한 카테고리를 지정한다는 장점이 있으나 최근까지도 사용자가 직접 수동적으로 입력해야 한다는 번거로움이 있었다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 SNS 상에서 사용자가 업로드하는 이미지를 기반으로 하여 적절한 Hashtag를 추천하는 방법을 제안하였다. 본 연구를 위하여 촬영정보에 기반한 분석, 주소에 기반한 분석, 타사용자에 기반한 분석, 이미지 자체에 기반한 분석 방법을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 방법이 기존의 시스템에 비해 개선되었는지 확인하기 위하여 성능 테스트를 실시하였으며 15개국 212명의 SNS 사용자를 대상으로 평가를 진행하였다. 분석 결과 기존에 서비스되는 Hashtag 추천 시스템에 비해 제안된 시스템이 높은 정확도의 추천 결과를 보였으며 기존 대비 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.717-726
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• 2006

This study is to investigate the MAE of prediction value by collaborative filtering algorithm originated by GroupLens and improved algorithm. To decrease the MAE on the collaborative recommender system on user based, this research proposes the improved algorithm, which reduces the possibility of over estimation of active user's preference mean collaboratively using other user’s preference mean. The result shows the MAE of prediction by improved algorithm is better than original algorithm, so the active user's preference mean used in prediction formula is possibly over estimated.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권2호
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• pp.74-80
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• 2013

In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user's clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.541-550
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• 2003

소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 개인화 기술에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상판 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이타베이스를 구축한다. 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)은 구축된 감성 형용사 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile 디자인을 추천한다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.91-103
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.298-305
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• 2009

협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.71-94
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• 2017

추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F₁ measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.653-667
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• 2017

The significant advances in information and communication technologies are changing the process of how information is accessed. The internet is a very important source of information and it influences the development of other media. Furthermore, the growth of digital content is a big problem for academic digital libraries, so that similar tools can be applied in this scope to provide users with access to the information. Given the importance of this, we have reviewed and analyzed several proposals that improve the processes of disseminating information in these university digital libraries and that promote access to information of interest. These proposals manage to adapt a user's access to information according to his or her needs and preferences. As seen in the literature one of the techniques with the best results, is the application of recommender systems. These are tools whose objective is to evaluate and filter the vast amount of digital information that is accessible online in order to help users in their processes of accessing information. In particular, we are focused on the analysis of the fuzzy linguistic recommender systems (i.e., recommender systems that use fuzzy linguistic modeling tools to manage the user's preferences and the uncertainty of the system in a qualitative way). Thus, in this work, we analyzed some proposals based on fuzzy linguistic recommender systems to help researchers, students, and teachers access resources of interest and thus, improve and complement the services provided by academic digital libraries.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.95-102
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• 2007

협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 희소성의 문제로 인해 예측의 정확도에 대한 신뢰성에 문제가 있다. 이는 선호도 평가치의 희소성이 크면 이웃선정과정에 문제가 있을 뿐만 아니라 예측의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 사용자의 응답 희소성에 따른 MAE의 변화를 조사하였으며 희소성에 따라 집단을 분류하고 분류된 집단에 따른 MAE는 유의적인 차이가 있는 지를 분석하였다. 그리고 희소성 문제로 인한 집단 간의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 아이템을 선별하여 이들 중에서 선호도 응답이 많은 사용자 고객의 선호도 평균값을 선호도 평가 치로 대치시켜 희소성을 완화하여 추천시스템의 예측 정확도가 높아졌음을 연구하였다.