• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.95-100
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• 2009

The Semantic Web is an evolving extension of the WWW in which the semantics of information and services on the web is defined, making it possible for the web to understand and satisfy the requests of people and machines to use the web content. The sementic web relied on the ontologies that structure underling data for the purpose of comprehensive and transportable machine understanding. The Semantic Web relies on the ontologies that structure underlying data for the purpose of comprehensive and transportable machine understanding. And recommendation systems have been developed as a solution to the abundance of choice people face in many situations. This paper shows that the new recommendation method is suitable for effective recommendation on the semantic web. We present a new procedure for improving the effective recommendation by using the levelized context ontology. Our experimental results also confirm that our method has good recommendation time. Our proposed method can be generalized to fit other application domains.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2743-2762
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• 2014

Promoted by cloud technology and new websites, plenty and variety of Web services are emerging in the Internet. Meanwhile some Web services become outdated even obsolete due to new versions, and a normal phenomenon is that some services work well only with other services of older versions. These laggard or improper services are lowering the performance of the composite service they involved in. In addition, using current technology to identify proper semantic services for a composite service is time-consuming and inaccurate. Thus, we proposed a clustering method and a recommendation method to deal with these problems. Clustering technology is used to classify semantic services according to their topics, functionality and other aspects from plenty of services. Recommendation technology is used to predict the possible preference of a composite service, and recommend possible component services to the composite service according to the history information of invocations and similar composite services. The experiments show that our clustering method with the help of Ontology and TF/IDF technology is more accurate than others, and our recommendation method has less average error than others in the series of missing rate.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.79-98
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• 2011

우리는 개인 전자상거래 포탈에서 개인화를 위한 시맨틱 추천 방법을 제안한다. 시맨틱 추천은 제품의 특성(속성)을 이용하여 의미적 유사성 평가를 통해 이루어진다. 정확한 추천을 제공하기 위하여 제품의 시맨틱 유사성은 제품의 평점정보를 포함한다. 또한, 추천기술은 제품의 평점을 평가하여 고객의 다양한 내포된 의향을 분석한다. 고객의 의향은 "구입한 제품", "쇼핑카트에 추가한 제품", "정보를 본 제품"과 같이 세 가지 유형으로 분류 하고 있다. 우리는 제품의 추천을 위한 제품의 평점을 추정하기 위하여 고객의 내재적 의향을 추적할 수 있다. 또한 우리는 정확한 추천을 제공하기 위해 매우 중요한 유효한 세션을 식별하는 유효성 검사 프로세스 세션을 구현하였다. 우리의 추천 기술은 유사한 환경의 고객의 연령별 그룹에서 높은 수준을 정확도를 보여 준다. 본 논문의 실험섹션에서 우리의 제안 추천방식은 기존 고객뿐만 아니라 이전의 구매기록이 없는 새로운 사용자에게도 기존에 잘 알려진 협업 필터링 방법보다 좋은 성능을 보여 주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.175-186
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• 2022

This research article develops an Arabic books' recommendation system, which is based on the content similarity that assists users to search for the right book and predict the appropriate and suitable books pertaining to their literary style. In fact, the system directs its users toward books, which can meet their needs from a large dataset of Information. Further, this system makes its predictions based on a set of data that is gathered from different books and converts it to vectors by using the TF-IDF system. After that, the recommendation algorithms such as the cosine similarity, the sequence matcher similarity, and the semantic similarity aggregate data to produce an efficient and effective recommendation. This approach is advantageous in recommending previously unrated books to users with unique interests. It is found to be proven from the obtained results that the results of the cosine similarity of the full content of books, the results of the sequence matcher similarity of Arabic titles of the books, and the results of the semantic similarity of English titles of the books are the best obtained results, and extremely close to the average of the result related to the human assigned/annotated similarity. Flask web application is developed with a simple interface to show the recommended Arabic books by using cosine similarity, sequence matcher similarity, and semantic similarity algorithms with all experiments that are conducted.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1097-1104
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• 2011

본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.554-561
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• 2010

As a fundamental knowledge source in a global learning environment, it is feasible to apply the relational database management systems (RDBMS), object-oriented database management systems (OODBMS), and other traditional DBMS. However, the traditional DBMSs are not feasible in semantic knowledge/ontology representation and inference. One of the reasonable ways to overcome the limitations is the semantic web-based business support framework. Especially, in this study, we focused on the development of semantic web ontology and natural language (NL)-based inference framework. To validate the efficiency of the proposed framework, we considered a reasonable scenario for course recommendation in a university.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.81-90
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• 2012

디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.43-51
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• 2012

Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권1호
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• pp.45-58
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• 2022

Community enterprise plays an important role for developing local business. Products from local communities apply local specialties such as high-quality materials and inherited wisdom. This work aims to support merchandises from local community enterprises by bringing out their specialties related to local wisdom and intangible cultural aspects. An ontology is applied to demonstrate the innate information regarding the implicit values of the products and is used as a core for a semantic search system. Details of the products are gathered from their respective community using an interview method and are extracted to align with the developed ontological schema. The semantic search system thus is implemented with a recommendation process for online accessibility for providing the organised information. From evaluation, the developed ontology and its instances are rated highly for their consistency, conciseness, and completeness. In usage, accuracy of the query and recommendation results are evaluated at 97.38% searching accuracy and 85.03% for recommending interesting products.