본 연구는 고객이 명시적으로 기재한 배우자 선택기준을 고객의 행동에 기반한 암묵적 선호도를 활용하여 동적으로 조정하는 온라인 데이트 시스템을 제안한다. 최근 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템에 대한 사용이 증대되면서, 많은 온라인 데이트 서비스 업체들이 더욱 정확한 매칭 서비스를 제공하기 위하여 고객에게 직접 배우자 선정기준을 기재하도록 요구하고 있다. 그러나, 많은 고객들이 자신의 이상형을 명확히 밝히지 않거나, 상황에 따라서 이상형을 조정하기 때문에 고객의 배우자 선택기준을 정확히 파악하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 고객이 명시적으로 기재한 이상형뿐만 아니라, 고객이 과거 상대 이성에게 보낸 메시지 기록을 분석하여 파악된 암묵적 이상형을 반영하여 매칭을 수행하는 온라인 데이트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 행동 데이터가 일정 수 이상으로 축적되면, 이를 데이터마이닝의 의사결정나무 기법으로 분석하여 고객의 암묵적 이상형을 파악하였으며, 이를 동적으로 반영하여 배우자 선택기준을 조정한다. 제안된 매칭 시스템은 Decision Tree based Matchmaking System(DTMS)이라고 명명하였으며, 본 연구에서는 DTMS 시스템을 설계하고 사용자 인터페이스에 대한 프로토타입을 구현하였다.
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.
협업 필터링(CF, Collaborative Filtering)은 추천을 수행하기 위해 필요한 비용(시간/공간 복잡도 등)이 현실 데이터에 적용하기에는 한계가 있다. 평점 빈도 가중치 기반의 Baseline Predictor(RFWBP, Rating Frequency Weight-based Baseline Predictor)는 정확도가 기존의 방법과 근사하며, 비용을 크게 줄일 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 그러나 효율성을 고려해 RFWBP만 사용할 경우, 1)학습을 수행하지 않기 때문에 발생되는 오차를 감소시킬 수 없고, 2)적합한 추천 목록을 작성하기 위한 조건이 없기 때문에 모두 추천했다. 본 논문은, 제시된 문제를 해결하기 위한 BBP(Bias-Based Predictor)를 제안한다. BBP는 Bias를 보정하여 오차의 범위를 감소시킴으로써 1)을 해결했고, 선호에 적합한 추천 목록 작성을 위한 몇 가지 Case를 정하고, 추천 목록을 구성함으로써 2)를 해결하였다.
협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고객의 다양한 행동 분석을 통해 e-commerce 포탈에서 향상된 개인화 기법을 제안한다. 고객의 행동은 "상품 구매" '장바구니에 상품 추가", "상품 정보 확인" 세가지로 구분하였다. 추천된 상품에 대한 평점을 측정하기 위해 사용자의 행동을 암묵적으로 추적한다. 제안하는 추천 기법은 Cross Correlation Coefficient를 변형하여 비슷한 선호도를 가진 고객들을 분류한 후 대상 고객이 선호하는 상품과 비슷한 선호도를 가진 고객들의 상품 유사도를 측정한다. 본 시스템의 가장 주목할만한 특징은 고객의 행동을 바탕으로 상품에 대한 평점을 암묵적으로 계산하는 것이다. 상품의 선호도에 대하여 고객의 직접적인 대답을 요구하면 고객들이 불편함을 느낄 수 있기 때문에 고객의 행동을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다.
영화 추천 문제에 대한 해법으로 사용자 기반 추천 방법과 항목 기반 추천 방법이 연구되어왔다. 그러나 이들은 각각 희박성의 문제와 사용자의 선호도를 반영하지 못한다는 문제를 안고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 유사도의 개념을 이용해 두 가지 방법을 조합하는 연구가 있으나 계산해야 할 파라메타 수가 많아 현실적으로 희박성의 문제에서 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 항목 간 선호도 차이를 이용한 추천 방법을 제안한다. 이 방법은 계산해야 할 파라메타 수가 적어 희박성의 문제에서 비교적 자유롭다. 또한 파라메타 계산에 사용자들이 평가한 선호도를 반영함으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 실험 결과 제안된 방법은 초기에는 오류가 크지만 빠르게 성능이 안정화되는 것을 보여준다. 또한 유사도를 이용한 기존의 추천 방법과 비교하여 평균 오류를 0.0538 낮추는 결과를 보였다.
최근 스마트 폰과 같은 다양한 모바일 장치들의 개발과 함께 사용자는 자신의 모바일 단말을 이용하여 개인화된 서비스를 제공받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족하기 위하여 모바일 장치들은 많은 기능을 제공해야하지만 모바일 장치가 소형화됨에 따라 작은 디스플레이 장치, 제한적인 입력 장치 그리고 부족한 파워와 같은 자원 제약성을 갖는다. 본논문은이러한자원의제약성을해결하고사용자에게개인화된서비스를제공하기위하여유비쿼터스환경에서 컴퓨팅 자원을 공유하여 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 환경을 제안한다. 또한 다양한 자원들 가운데 사용자의 상황과 개인 선호도를 기반으로 최적의 자원을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 자원 추천을 위하여 본 논문에서는 사용자의 사용 이력으로부터 행동 유형을 분석하고 이를 기반으로 개인화된 자원을 추천하기위한 방법을 사용한다. 또한 논문은 제안한 방법을 구현하고 만족도를 평가하여 유효성을 보인다.
유사도 계산은 메모리 기반 협력필터링 시스템의 성능에 매우 중요하다. 이 시스템들은 사용자 평가치들을 이용하여 온라인 상업 사이트에서 고객들에게 상품을 추천한다. 더욱 적합한 추천을 위해 현 사용자와 가장 유사한 사용자들을 선정하여 참조한다. 기존 문헌에는 많은 유사도 척도들이 개발되었는데, 이들은 대개 데이터 희소성이나 완전 시작 문제를 내포하고 있다. 본 논문에서는 기존 척도들과는 달리 사용자 평가치들로부터 선호 정보를 최대한 추출함으로써 희소한 데이터 조건에서도 더욱 신뢰할 수 있는 유사도값을 산출하고자 한다. 사용자 평가치 뿐만 아니라 데이터셋이 제공하는 영화장르 정보를 이용하는 새로운 유사도 척도를 제시한다. 본 척도와 기존의 관련된 척도들의 성능 실험을 하였고, 그 결과, 제안 척도는 주요 성능 평가기준 상으로 더욱 우수하거나 유사한 성능 결과를 보임을 확인하였다.
협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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