• 한국전자거래학회지
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• 제17권3호
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• pp.85-103
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• 2012

온라인에서 추천시스템은 사용자들의 구매 이력 또는 선호도를 바탕으로 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 제공하는 IT기술이다. 추천시스템에 대한 사용자의 평가에는 추천 결과에 기반한 시스템 성과와 추천 방식에 의해 형성되는 사용자의 태도에 대한 두 측면 모두 고려되어야 한다. 그러나 시스템 성과와 사용자 태도에 대한 통합적 관점의 추천시스템 평가에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구의 목적은 추천시스템에 대한 사용자 평가의 통합적 관점을 제시하는 것에 있다. 그에 따라 사용자 태도 형성과 관련하여 자기 참조(Self-reference)와 사회적 실재감(Social Presence)의 정도를 구분하여 웹 기반 실험을 수행하였으며 추천시스템의 성과 측정을 위하여 추천 알고리즘 평가에 널리 활용되어 온 정확성(Accuracy)과 새로움(Novelty)을 활용하였다. 연구의 결과로 추천시스템의 사용자 만족에 미치는 변수로 정확성과 새로움이 시스템 특성 요소로 제시되었으며 사용자 태도 관점에서 사회적 실재감이 사용자의 만족에 영향을 주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.953-960
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• 2016

온라인 시스템이 활성화 되고 접근 가능한 정보의 양이 늘어나면서 추천 시스템의 영향력 또한 커지고 있다. 하지만 일부 악의적인 유저들의 공격으로 인해 시스템에 대한 신뢰도를 저하시키고 조작하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구팀은 해당 리뷰에 대한 공감, 비공감 비율을 분석하고 이를 추천 시스템에 적용함으로써 추천 시스템의 성능을 향상시키고 강건한 시스템을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 실제 영화 데이터를 수집하여 적용해 본 결과 기존의 추천 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.111-121
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 재생 시간을 이용한 멀티미디어 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자에 의해 요청된 멀티미디어 콘텐츠와 그것이 재생된 시간을 기록하고, 기록된 데이터를 가지고 퍼지 연관규칙 탐사 방법을 이용하여 사용자가 관심을 보일 만한 멀티미디어 콘텐츠와 사용자에 의해 재생된 시간에 기반하여 선호 등급을 예측한다. 제안하는 방법은 사용자의 선호 정보를 별도로 입력 받지 않고도 예측된 선호 등급에 따라서 추천 목록에 대한 선호정도를 예측할 수 있으며, 거짓된 선호 정보의 유입을 방지하는 장점이 있다. 유효성 검증을 위해 제안하는 시스템을 구현하고 실험한 결과, 사용자로부터 입력 받은 선호 정보를 포함하지 않은 트랜잭션으로부터 사용자가 높은 선호도를 보일 것이라 예상되는 추천 목록을 선별하여 추천 시스템에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 지식경영연구
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• 제18권4호
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• pp.97-118
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• 2017

Thanks to the development of social media, general users become information and knowledge providers. But customers also feel difficulty to decide their purchases due to numerous information. Although recommender systems are trying to solve these information/knowledge overload problem, it may be asked whether they can honestly reflect customers' preferences. Especially, customers in book market consider contents of a book, recency, and price when they make a purchase. Therefore, in this study, we propose a methodology which can reflect these characteristics based on topic modeling and provide proper recommendations to customers in book market. Through experiments, our methodology shows higher performance than traditional collaborative filtering systems. Therefore, we expect that our book recommender system contributes the development of recommender systems studies and positively affect the customer satisfaction and management.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.7-13
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• 2024

User preferences and ratings may be anticipated by recommendation systems, which are widely used in social networking, online shopping, healthcare, and even energy efficiency. Constructing trustworthy recommender systems for various applications, requires the analysis and mining of vast quantities of user data, including demographics. This study focuses on holding elections with vague voter and candidate preferences. Collaborative user ratings are used by filtering algorithms to provide suggestions. To avoid information overload, consumers are directed towards items that they are more likely to prefer based on the profile data used by recommender systems. Better interactions between governments, residents, and businesses may result from studies on recommender systems that facilitate the use of e-government services. To broaden people's access to the democratic process, the concept of "e-democracy" applies new media technologies. This study provides a framework for an electronic voting advisory system that uses machine learning.

• 대한산업공학회지
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• 제41권2호
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• pp.185-208
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• 2015

The explosive growth of the world-wide-web and the emergence of e-commerce has led to the development of recommender systems. Recommender systems are personalized information filtering used to identify a set of items that will be of interest to a certain user. This paper reviews recommender systems and presents their pros and cons.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.241-248
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• 2018

추천시스템(Recommender System, RS)는 정보 과잉 공급 상태에서 사용자들에게 최적화된 정보를 제공하는 시스템이다. RS의 핵심은 사용자의 행동 결과를 정확하게 예측하는 것이다. 이러한 예측을 위해 Matrix Factorization (MF) 방식이 초기에 사용되었으며, 최근 SNS의 발달에 따라 Social Information을 추가적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 간과 되었던 RS 내부 trust cluster를 이용하여 추가적으로 성능을 향상시키고, trust cluster의 특성에 대하여 분석한다. 기존 방법론 3가지와 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 가장 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2010

이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류 추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는 추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 증명하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제15권1호
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• pp.63-79
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• 2005

Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation system, WebCF-PT based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of traditional CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. A prototype recommendation system, WebCF-PT is developed and Internet shopping mall, EBIB(e-Business & Intelligence Business) is constructed to test the WebCF-PT system.