The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Personalized Item Recommendation using Image-based Filtering

이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천

  • 정경용 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Published : 2008.03.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Due to the development of ubiquitous computing, a wide variety of information is being produced and distributed rapidly in digital form. In this excess of information, it is not easy for users to search and find their desired information in short time. In this paper, we propose the personalized item recommendation using the image based filtering. This research uses the image based filtering which is extracting the feature from the image data that a user is interested in, in order to improve the superficial problem of content analysis. We evaluate the performance of the proposed method and it is compared with the performance of previous studies of the content based filtering and the collaborative filtering in the MovieLens dataset. And the results have shown that the proposed method significantly outperforms the previous methods.

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstanb, "Analysis of Recommendation Agorithms for E-Commerce," The ACM E-Commerce 2000 Conf., 2000.
  2. 고수정, 이정현, "Apriori 알고리즘에 의한 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 자동 문서 분류", 한국멀티미디어논문지, 제4권, 제2호, pp.171-181, 2001.
  3. K. Y. Jung, "Content-based Image Filtering for Recommendations," LNAI 4203, pp.312-321, Springer-Verlag, 2006.
  4. 곽노현, 정진완, "Wavelet을 이용한 이미지 저장 및 검색 시스템", In Proc. of the Korean Database Conference 2005, pp.243-249, 2005.
  5. 최기호, 문의정, 염성주, 김우생, 이원규, "내용을 기반으로 한 이미지 검색 데이터베이스 시스템", 정보과학회지, 제13권, 제1호, pp.8-18, 1995.
  6. http://www.cs.umn.edu/Research/GroupLens/
  7. C. Faloutsos, W. Equitz, M. Flickner, W. Niblack, D. Petkovic, and R. Barber, "Efficient and Effective Querying by Image Content," Jour. of Intelligent Information Systems, Vol.3, pp.231-262, 1994. https://doi.org/10.1007/BF00962238
  8. N. Beckmann, H. P. Kriegel, R. Schneider, and B. Seeger, "The R*-tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles," In Proc. of ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data, pp.322-331, 1990.
  9. 한정운, 김병곤, 이재호, 임해철, "이미지 내용 기반 검색을 위한 이미지 타일 평균 RGB 방법", 한국정보과학회: 학술대회지, pp.296-298, 1999.
  10. A. Kohrs and B. Merialdo, "Improving Collaborative Filtering with Multimedia Indexing Techniques to Create User-Adapting Web Sites," In Proc. of the ACM Int. Conf. on Multi-Media, pp.27-36, 1999. https://doi.org/10.1145/319463.319467
  11. M. J. Pazzani, A Framework for Collaborative, Content-based and Demographic Filtering, Artificial Intelligence Review, pp.393-408, 1999. https://doi.org/10.1023/A:1006544522159

Cited by

  1. Personalized Dietary Nutrition Contents Recommendation using Hybrid Filtering for Managing Health vol.11, pp.11, 2011, https://doi.org/10.5392/JKCA.2011.11.11.001
  2. Discovery of automotive design paradigm using relevance feedback vol.18, pp.6, 2014, https://doi.org/10.1007/s00779-013-0738-z