• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1129-1143
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• 2009

인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 직접 상품을 살펴보기 힘들고 판매자와의 상호작용이 어렵다. 그래서 소비자들은 인터넷상품 구매 시 의사결정에 확신이 부족하거나 절차를 간소화하기 위하여 상품 평이나 추천을 고려한다. 추천의 정교화 및 성과를 높이기 위하여 수 많은 연구가 진행되었으나, 이러한 연구들은 목적을 선정하지 않고 상품간, 사용자간, 협업적 연관성을 바탕으로 진행되어 비슷한 유형을 나열하는 것에 그치고 있다. 그러므로 목적성을 가지는 기업의 캠페인에 바로 적용하기에는 어려움이 존재하였고, 부가적으로 정보를 가공하여 로지스틱회귀모형 등 모형 작업을 실시하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서 제안하는 목적성을 고려한 추천은 개인마다 점수를 부여하여 개인화에 따른 추천이 가능토록 하였으며, S주식회사 쇼핑몰의 이메일 캠페인에 적용하여 개봉율, 클릭율, 구매율에 대하여 그 우수성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.573-576
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• 2014

본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 관광 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)를 제공한다. 이를 위해서 사용자에게 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 즉, 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 사용자들에게 개인화된 서비스를 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하기 위한 알고리즘을 제공한다. 제공되는 서비스는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '친구 추천 알고리즘'을 통해 사용자간의 관계 맺기를 보조하고, '관광지 추천 알고리즘'을 통해 사용자로 하여금 유의미한 관광지를 추천하는 방법을 연구하였다. 특히 가이드의 이용에서 서버는 사용자의 현재 위치와 여러 사용자들의 과거 방문 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 최적의 여행 경로를 제공하는 서비스로 '관광지 여행 경로 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 관광 소셜 네트워크 기술은 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 관광 소셜 네트워크 서비스 응용기술로 제공되는 관광가이드 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.67-87
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• 2023

온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권4호
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• pp.283-308
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• 2012

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다. 또한 보다 적극적인 서비스를 제공하기 위한 방법으로써 개인화 정보추천서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 도서관에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자의 관심과 선호도에 적합한 정보를 제공하기 위한 연관규칙 기반의 개인화 정보추천시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 묵시적 정보이용행위에 관한 정보를 포함하고 있는 로그파일을 통하여 연관규칙 생성을 위해 요구되는 항목을 추출 및 변환하여 연관규칙 생성프로그램을 통하여 연관규칙의 생성 및 정보추천을 위한 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.625-632
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• 2001

전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정보 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 상품에도 기존의 시간을 고려하지 않은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용한 협력적 여과추천(EWCFR) 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로, XML기반의 MMDB를 활용한 전자상거래 시스템과 알고리즘을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.91-105
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• 2007

본 연구에서는 사용자와 시스템간 양방향 의사소통 방법을 가능하게 하는 확률 유사성척도 기반의 추천시스템을 제안한다. 본 시스템에서 활용한 알고리즘의 주요한 아이디어는 사용자가 제시한 상품 사양에 대한 선호정보를 사용하여 상품의 효용 범위를 구하고, 두 상품의 효용범위 값들 간의 유사도의 값으로서 겹침 확률을 계산한다. 앞에서 구해진 상품 간 유사도의 값을 사용하게 되면, 유사 정도가 가장 높은 상품들을 유사상품으로 등록하게 된다. 본 추천시스템은 개별 사용자 별로 제시된 정보를 사용하므로 차별화 된 추천이 가능해진다. 본 시스템을 활용하게 되면 상품 정보를 공유하는 기업들이 협업 전자상거래 프로세스를 수행할 수 있다. 협업 기업들은 협업을 위한 상품들을 등록하고 해당 상품들과 유사한 상품들을 각 기업의 유사상품 데이터베이스에 저장하여, 향후 유사상품 추천에 활용할 수 있다. 본 연구에서 제시된 유사상품 추천시스템은 웹기반의 응용시스템으로서 인터넷이 가능한 어떠한 환경에서도 수행될 수 있다. 본 연구에서 제시된 절차의 효과를 검증하기 위하여 사용자 실험을 수행하였다. 실험결과를 살펴보면 효용기반의 방법론이 정확도와 만족도 측면에서 상품추천 문제에 대한 하나의 효과적인 해결책으로 사용될 수 있다는 것이 검증되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.113-128
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• 2022

본 연구의 목적은 급격한 미디어 산업 변화의 중심에 있는 개인 미디어 환경에 관심을 가지고, 특히 어디서든 접속, 시청, 제작 가능한 모바일 미디어 환경을 선도하는 1인 혹은 소수 미디어 크리에이터들의 활동 영역을 탐구하여 크리에이터들과 시청자들 간의 상호 생태계를 면밀히 살피는데 있다. 특히 유튜브가 제공하는 추천서비스, 예를 들면 사용자의 이용 습관 빅데이터 알고리즘을 바탕으로 사용자는 자신의 사용 데이터가 제공될수록 진화된 서비스를 마주하게 된다는 점에 주목하고, 추천서비스가 사용자와 제작자 간의 신뢰 형성, 그리고 사용자의 몰입과 구독의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였으며, 이러한 상호 간의 관계 형성 과정을 구체적 자료를 통해 실증하는 것이 본 연구의 목적이다. 결론 부분에 연구결과를 토대로 유추할 수 있는 시사점과 향후 추가 연구를 위한 제언 등을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.133-140
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• 2012

본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.