• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.17-24
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1363-1376
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• 2020

An improved clustering scheme based on user group is proposed. Every two users are grouped among N-users in the allowed system according to their link gain from large to small. Each user group is numbered sequentially. Two user clusters are obtained according to the principle of maximizing link gain difference for the users in the first and last user groups. The remaining user groups are added to the two existing user clusters according to the parity of the group number. The clustering should be clustered again among the users in either user cluster if the throughput summation of a user cluster in NOMA is less than that of these users in orthogonal multiple access. The simulation results show that the proposed clustering scheme can increase the system throughput by about 8% compared with the hybrid clustering scheme when the number of users requiring service is 12.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.942-948
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• 2020

본 논문에서는 상황인식 속성정보를 이용하여 클러스터링내에서 보다 효율적인 사용자 구분이 가능한 군집적 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 데이터를 처리함에 있어 군집 정보내에서 상호관계를 분류하기 위해 제공되는 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리될 경우, 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 K-means알고리즘을 이용함에 있어 사용자 인식 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 시스템 내 누적된 정보를 이용하여 자율적인 사용자 군집 특징을 분석하고, 이를 통하여 사용자의 속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자를 구분하게 된다. 제안한 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 다중 사용자를 군집단위로 분류하고 유지하는 측면에서 사용자 관리 시스템이 보다 향상된 적응성을 보여주었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.118-126
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• 2003

In data mining, having access to large amount of data sets for the purpose of predictive data does not guarantee good method, even where the size of Real data is Mobile commerce unlimited. In addition to searching expected Goods objects for Users, it becomes necessary to develop a recommendation service based on XML. In this paper, we design the optimized XML Recommender product data. Efficient XML data preprocessing is required, include of formatting, structural, and attribute representation with dependent on User Profile Information. Our goal is to find a relationship among user interested products from E-Commerce and M-Commerce to XDB. Firstly, analyzing user profiles information. In the result creating clusters with analyzed user profile such as with set of sex, age, job. Secondly, it is clustering XML data which are associative products classify from user profile in shopping mall. Thirdly, after composing categories and goods data in which associative objects exist from the first clustering, it represent categories and goods in shopping mall and optimized clustering XML data which are personalized products. The proposed personalized user profile clustering method has been designed and simulated to demonstrate it's efficient.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• Journal of Korean Artificial Intelligence Association
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2024

In this paper, we develop an AI-based recommendation system that matches the specifications of smartphones from company 'S'. The system aims to simplify the complex decision-making process of consumers and guide them to choose the smartphone that best suits their daily needs. The recommendation system analyzes five specifications of smartphones (price, battery capacity, weight, camera quality, capacity) to help users make informed decisions without searching for extensive information. This approach not only saves time but also improves user satisfaction by ensuring that the selected smartphone closely matches the user's lifestyle and needs. The system utilizes unsupervised learning, i.e. clustering (K-MEANS, DBSCAN, Hierarchical Clustering), and provides personalized recommendations by evaluating them with silhouette scores, ensuring accurate and reliable grouping of similar smartphone models. By leveraging advanced data analysis techniques, the system can identify subtle patterns and preferences that might not be immediately apparent to consumers, enhancing the overall user experience. The ultimate goal of this AI recommendation system is to simplify the smartphone selection process, making it more accessible and user-friendly for all consumers. This paper discusses the data collection, preprocessing, development, implementation, and potential impact of the system using Pandas, crawling, scikit-learn, etc., and highlights the benefits of helping consumers explore the various options available and confidently choose the smartphone that best suits their daily lives.

• Genomics & Informatics
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• 제10권4호
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• pp.263-265
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• 2012

We developed a user-friendly, interactive program to simultaneously cluster and visualize omics data, such as DNA and protein array profiles. This program provides diverse algorithms for the hierarchical clustering of two-dimensional data. The clustering results can be interactively visualized and optimized on a heatmap. The present tool does not require any prior knowledge of scripting languages to carry out the data clustering and visualization. Furthermore, the heatmaps allow the selective display of data points satisfying user-defined criteria. For example, a clustered heatmap of experimental values can be differentially visualized based on statistical values, such as p-values. Including diverse menu-based display options, QCanvas provides a convenient graphical user interface for pattern analysis and visualization with high-quality graphics.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.986-1016
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• 2019

Mobile user interface pattern (MUIP) is a kind of structured representation of interaction design knowledge. Several studies have suggested that MUIPs are a proven solution for recurring mobile interface design problems. To facilitate MUIP selection, an effective clustering method is required to discover hidden knowledge of pattern data set. In this paper, we employ the semi-supervised kernel fuzzy c-means clustering (SSKFCM) method to cluster MUIP data. In order to improve the performance of clustering, clustering parameters are optimized by utilizing the global optimization capability of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Since the PSO algorithm is easily trapped in local optima, a novel PSO algorithm is presented in this paper. It combines an improved intuitionistic fuzzy entropy measure and a new population search strategy to enhance the population search capability and accelerate the convergence speed. Experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed clustering method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.11-18
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• 2008

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 기반한 용어 가중치 재산정 방법을 이용하여서 사용자의 요구에 적합한 군집결과를 얻도록 하는 새로운 군집모델을 제안한다. 제안된 모델은 군집형태에 대한 사용자 요구와 기계에 의한 군집 형태의 차이를 최소화하기 위하여 사용자 피드백에 의한 가중치가 재계산된 용어를 이용한다. 또한 제안방법은 용어의 가중치 재계산과 문서군집에 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.114-121
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• 2022

본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.