KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5344-5356
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2018
Nowadays with the help of Location-Based Social Networks (LBSNs), users of Point-of-Interest (POI) recommendation service in LBSNs are able to publish their geo-tagged information and physical locations in the form of sign-ups and share their experiences with friends on POI, which can help users to explore new areas and discover new points-of-interest, and promote advertisers to push mobile ads to target users. POI recommendation service in LBSNs is attracting more and more attention from all over the world. Due to the sparsity of users' activity history data set and the aggregation characteristics of sign-in area, conventional recommendation algorithms usually suffer from low accuracy. To address this problem, this paper proposes a new recommendation algorithm based on a novel Preference-Content-Region Model (PCRM). In this new algorithm, three kinds of information, that is, user's preferences, content of the Point-of-Interest and region of the user's activity are considered, helping users obtain ideal recommendation service everywhere. We demonstrate that our algorithm is more effective than existing algorithms through extensive experiments based on an open Eventbrite data set.
WWW is an important method for retrieving or providing informations. Not only the amount of information but also it is widely located on the web, it is difficult for users to get or search information. Furthermore, to use search engine is also inconvenient, because it just uses a keyword without concerning a user's interest. At this point, we propose a design of web agent that uses the automatic document categorization system and user's profile concerning with a user's interest, so the agent can actively provide a information.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.270-276
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2012
With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.
인터렉티브 디지털 스토리텔링은 디지털 기기 등을 이용해 사용자의 반응에 따라 이야기를 진행하는 것을 의미한다. 이는 컴퓨터 등의 디지털 기기를 사용하여 기존에 한 방향으로만 이루어지던 기존의 스토리텔링방법의 한계점을 보환할 수 있고, 사용자가 직접 이야기의 진행 방향이나 방법 등을 선택할 수 있게 하여 이야기에 몰입도를 높일 수 있는 장점이 있다. 우리는 이러한 인터렉티브 디지털 스토리텔링에 마커와 멀티터치 스크린을 사용하였다. 사용자로 하여금 마커를 사용하여 현재 이야기 진행에 따른 흥미도를 선택하게 하고, 멀티터치 스크린을 통해 다양한 사용자 반응을 입력받아 이야기를 진행 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
WWW(World wide Web) is a place where many laymen receive and send the information at the worldwide. A visualization of WWW is very important as one of functions helping to retrieve and browse the information. However, as the information volume displayed at one time is limited by a screen size, it is useful to limit the volume of information capable for users to browse. In this report, we propose the page-index, which extract its information according to degree of user’s interest. This index is a numbers, which relate the user’s interest with verbal and structural characteristics of homepages. The homage-index constructed with sequence of this index are useful to help a user’s browsing. We constructed the estimating system about an article of commerce and really tried to estimate. From this trial, we verified the usefulness of the page-index, homepage-index.
정보전달 환경의 변화에 따라 정보에 흥미를 분가하여 효율성을 높이는 것이 디자인에서 중요하게 대두되었다. 인포테인먼트는 다양한 표현방법과 미디어기술을 기반으로 정보 콘텐츠를 디자인할 때 오락적 흥미요소를 정보에 결합하는 개념으로 활용되고 있다. 정보자체만을 사실적으로 전달하는 정보형 메시지에 비해 오락적 흥미가 부가되어 사용자 관심을 유도하는 정보는 설득형 메시지의 정보이다. 인포테인먼트의 메시지가 설득적이라는 것은 정보의 이해과정에서 감각적 자극이나 인지적 재미, 상황적 흥미를 통해 사용자가 정보에 몰입하게 하는 것이다. 감각적 자극은 정보디자인의 표현요소와 미디어의 기능에 의해 발생하는 것이고, 인지적 재미는 정보 콘텐츠의 구조화에서 비예측성, 부조화 상태를 통한 잉여적 표현으로 수용자가 심리적 정체를 경험한 후 이를 해소하려는 지적인 활동에서 나타난다. 상황적 흥미는 사용자가 갖는 최적의 경험으로 쾌(快)에 의한 플로우 상태에서 나타난다. 따라서 인포테인먼트의 속성은 감각적 자극, 잉여성, 쾌로 정의될 수 있으며, 디자인 요인은 물리적 요인, 구조적 요인, 심리적 요인으로 구분해 볼 수 있다. 감각적 자극을 위한 물리적 요인은 비주얼 아날로지나 비주얼 펀의 개념으로 시각적 조작을 통한 흥미요소 표현과, 멀티미디어와 동적요소의 적용으로 가능하다. 잉여성표현에 의한 구조적 요인은 스토리텔링이나 이벤트, 인터랙션의 활용으로 정보이해과정에서 상상력을 발휘케 하는 것이다. 심리적 요인은 사용자에게 심리적 만족을 주는 것으로 유머나 놀이, 게임과 같은 오락적 흥미를 통해 플로우 상태를 경험하는 것이다. 결국 인포테인먼트는 그 속성에 부합될 수 있는 디자인 요인들이 복합적으로 연계될 때와, 전달하려는 정보의 특성과 목적에 잘 맞을 때 적용될 수 있는 개념이다.
최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.
본 논문에서는 사용자의 운동을 독려하기 위해 사용자의 체중 및 운동 상태를 고려한 운동 목표를 제시하고 GPS 정보를 이용한 목표를 부여하는 앱에 대한 연구를 다루었다. 기존 앱에서 제시한 막연한 숫자나 시간 목표와 달리 GPS정보를 이용하여 구체적으로 주변 건물이나 구조물로 목표를 제시한다. 또한 경쟁 심리를 이용하여 운동 독려를 하기 위해 앱에 연결된 사람들의 운동 정보를 보여주고 사용자의 경쟁 심리를 이용하여 여럿이 운동하는 효과를 볼 수 있도록 한다. 구체적인 목표물 제시를 위해 네이버지도 SDK 위치정보를 이용하여 주요 건물들의 좌표를 생성하고 마킹을 설정한다. 사용자는 매번 목표를 주면 지루해 하기 쉽고 사용자가 느끼는 지루함은 운동에 대한 흥미를 떨어뜨린다. 운동 흥미를 잃지 않도록 하기위해 앱은 게임모드로 바꾸어 사용자의 체중과 운동 상태와 상관없는 가벼운 목표를 제시하고 목표를 달성하면 보상을 준다. 앱에 게임 모드를 추가하여 사람의 운동의지를 실천과 연결 시켰다. 또한 재미요소를 가미하여 흥미를 유발하며, 경쟁심을 이용하여 꾸준한 운동으로 건강한 생활을 할 수 있도록 한다. 기술적으로는 GPS를 이용한 스마트폰 지도 표시의 정확도를 높이기 위한 카메라 위치 표시 함수 사용 및 기울기 처리를 하여 정확한 위치를 표시할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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