• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권2호
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• pp.64-78
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• 2024

Sentiment analysis is one of the promising approaches for developing a point of interest (POI) recommendation system. It uses natural language processing techniques that deploy expert insights from user-generated content such as reviews and feedback. By applying sentiment polarities (positive, negative, or neutral) associated with each POI, the recommendation system can suggest the most suitable POIs for specific users. The proposed study combines two models for POI recommendation. The first model uses bidirectional long short-term memory (BiLSTM) to predict sentiments and is trained on an election dataset. It is observed that the proposed model outperforms existing models in terms of accuracy (99.52%), precision (99.53%), recall (99.51%), and F1-score (99.52%). Then, this model is used on the Foursquare dataset to predict the class labels. Following this, user and POI embeddings are generated. The next model recommends the top POIs and corresponding coordinates to the user using the LSTM model. Filtered user interest and locations are used to recommend POIs from the Foursquare dataset. The results of our proposed model for the POI recommendation system using sentiment analysis are compared to several state-of-the-art approaches and are found quite affirmative regarding recall (48.5%) and precision (85%). The proposed system can be used for trip advice, group recommendations, and interesting place recommendations to specific users.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-9
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• 2021

팬더믹의 영향으로 메타버스에 대한 관심이 증가하고 있으나, 지속성 있는 메타버스 운영을 위한 흥미 요인에 대한 이해는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 사용자 커뮤니티 담화를 분석하여 메타버스 서비스의 흥미 요인을 밝히고자 한다. 이를 위해 게임 기반 메타버스의 대표 사례인 <모여봐요 동물의 숲>의 사용자 커뮤니티 담화를 수집해, Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 활용해 토픽모델링을 실시했다. 추출된 토픽은 크래프팅과 성장을 위한 허들, 현실 연계 콘텐츠의 정보, 채집 활동과 수집 기록, 소셜라이징, 사용자 생성 콘텐츠와 자기표현, 시즈널 이벤트의 수행도, 캐릭터 상호작용과 슬롯 제한으로 나타났다. 게임 기반 메타버스의 흥미 요인은 성장과 확인 가능한 지표, 다양한 층위의 상호작용, 자기표현과 자유도, 현실세계와의 연결로 정리되고, 이를 통해 시간 기반 콘텐츠 운영, 운과 확률의 활용, 제약의 활용이라는 게임 기반 메타버스의 콘텐츠 기획 방향성을 도출했다. 본 연구는 실증적 담화 데이터를 활용해 흥미 요인을 도출했다는 것에 의의가 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.449-458
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• 2018

소셜 네트워크 서비스의 사용량이 증가함에 따라 오프라인에서 발생한 이벤트 정보가 더욱 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 분석하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자들이 게시한 글을 분석하여 키워드 그래프를 구축한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 따라서 의미 없이 반복 게시되어 이벤트로 검출된 결과를 제거하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 제안하는 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.453-454
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• 2017

The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-12
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• 2007

본 논문은 콘텐츠 소비과정에서 계속 변화하는 사용자의 관심을 사용자의 인터랙션(user interaction) 정보반영을 통해 최적화된 품질의 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙션을 고려한 서비스 시스템은 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)의 다중 ROI(Region of Interest)를 기반으로 구현하였다. 제안된 시스템에서는 다양한 비디오 품질을 사용하여, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체인 사용자와 비디오 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하였다. 게다가 콘텐츠의 다중 ROI 중 유의미적인 ROI에 대한 선택 과정에서 사용자의 인터랙션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 제안된 시스템을 테스트 베드에 구현하여 시스템에 대한 유용성을 검증하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.651-658
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• 2006

사용자의 이동성으로 인하여 이동컴퓨팅 환경에서 안정된 서비스 품질(QoS)로 사용자가 원하는 정보를 제공받는데 많은 한계점이 있다. 이동성과 더불어 무선 네트워크의 낮은 대역폭, 높은 전송지연 등의 고유 특성을 부분적으로 보완하기 위해서 유효 데이터의 캐슁 혹은 프리페칭 기법의 적용이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도(Preference) 즉, 관심도(Interest)와 인기도(Popularity)를 고려한 IP기반 프리페칭 기법을 제안한다. IP기반 프리페칭은 사용자의 선호도를 사용자별 특정 정보에 대한 개인적인 성향을 관심도로, 특정 정보의 일반적인 성향을 인기도로 분리, 적용함으로써 프리페칭의 유효성을 높인다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 높은 정보의 활용률과 정보검색 실패율을 최소화시키는 성능을 보이고 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.72-80
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• 2021

Metaverse is an immersive 3D virtual environment, a true virtual artificial community in which avatars act as the user's alter ego and interact with each other. If we do not manage the hype for the metaverse, which has recently been receiving a surge in interest, the metaverse will fail to cross the chasm. In this study, to provide stakeholders with insights for the successful introduction and growth of the 3D immersive next-generation virtual world, metaverse, we analyzed user-side interest, media-side interest, and research-side interest. For this purpose, in this study, search traffic, news frequency and topic, and research article frequency and topic were analyzed. The methodology and results of this study are expected to provide insight for the stable success of metaverse transformation and the coexistence of the real world and the virtual world through hyper-connection and hyper-convergence.