Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2012.06c
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  • Pages.134-136
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  • 2012
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Associative Classification based Customized Tourist Attraction Recommendation System applying CPFP-tree

CPFP-tree를 적용한 연관분류 기반의 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템

  • Kim, Hyeong-Soo (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Park, Soo-Ho (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Dong-Gyu (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University) ;
  • Ryu, Keun-Ho (Database/Bioinformatics Laboratory, Chungbuk National University)
  • 김형수 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
  • 박수호 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
  • 이동규 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실) ;
  • 류근호 (충북대학교 데이터베이스/바이오인포매틱스 연구실)
  • Published : 2012.06.22

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Abstract

u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단