• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권8호
• /
• pp.1062-1072
• /
• 2004

협력적 여과 시스템은 ｛사용자-문서｝의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 ｛사용자-문서｝ 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 ｛사용자-문서｝ 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제8권4호
• /
• pp.270-275
• /
• 2008

Under ubiquitous environment, recommendation system is using the collaborative filtering methods by quantifying context information, but insufficient context information can cause inaccurate recommendation result. In order to solve such problems, the researcher used context information and user's profile. But service history information in users' profiles can have the problems of being influenced by change of the user's taste or fashion as time passes by. In addition, context information and user's profile can't be properly inter-locked according to situation, which can cause inaccurate predictability. In this paper, in case a user's taste or fashion is changed as time passes by, the researcher didn't apply bundled-up value to the user's profile but applied different weight according to change of time. And the researcher could solve the problem that context information and a user's profile can't be properly inter-locked according to situation by applying different weight to the result gained by means of collaborative filtering and then by unifying it. In such ways, the researcher could improve predictability.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.1453-1462
• /
• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권1호
• /
• pp.446-465
• /
• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권4호
• /
• pp.463-474
• /
• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

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

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.11-20
• /
• 2013

최근 SNS(Social Network Service)의 사용이 급격히 증가함에 따라 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천 기법은 사용자들이 좋아하거나 필요할만한 다양한 서비스들을 실시간으로 제공하는 기법이다. 그 중 그룹 추천은 사용자의 성향 정보를 기반으로 적합한 그룹을 제공해 주는 기법이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 프로필 및 협업 필터링을 이용한 그룹 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 그룹 활동 정보를 수집하여 프로필 정보를 갱신하기 때문에 기존의 정적프로필 기반의 그룹 추천 기법의 최근 사용자의 성향을 고려하지 못하는 문제점을 해결한다. 또한, 협업 필터링을 통해 그룹 내 자신의 성향과 비슷한 사용자들의 프로필 데이터를 활용하여 그룹을 추천함으로써 사용자에게 좀 더 다양한 그룹을 제공한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 사용자의 변화하는 성향이 충분히 반영된 다양한 그룹 추천이 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.684-695
• /
• 2001

최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권4호
• /
• pp.9-19
• /
• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 내용기반 필터링과 협업 필터링의 장 단점을 상호 보완한 복합 필터링에 의한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템으로, 각 필터링 기법의 프로그램 선호도(program preference) 값을 단일 지표(single-scale)로 비교 평가할 수 있는 수단을 제공함으로써 실질적인 복합 필터링 추천 시스템을 구축하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자의 과거 프로그램 시청 이력뿐만 아니라 사용자와 유사한 이웃 사용자들의 취향을 1주일 단위로 갱신되는 프로그램 선호도와 중분류 선호도로 표현하였기 때문에 보다 정확한 프로그램 추천이 가능하다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권6호
• /
• pp.1009-1016
• /
• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.