Journal of the Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문지)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
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User's Individuality Preference Recommendation System using Improved k-means Algorithm

개선된 k-means 알고리즘을 적용한 사용자 특성 선호도 추천 시스템

  • 안찬식 (광운대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 오상엽 (경원대학교 IT대학 컴퓨터소프트웨어)
  • Received : 2010.03.30
  • Accepted : 2010.05.26
  • Published : 2010.08.31
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Abstract

In mobile terminal recommend service system has general information restrictive recommend that individuality considering to user's information find and recommend. Also it has difficult of accurate information recommend bad points user's not offer individuality information preference recommend service. Therefore this paper is propose user's information individuality preference considering by user's individuality preference recommendation system using improved k-means algorithm. Propose method is correlation coefficients using user's information individuality preference when user's individuality preference recommendation using improved k-means algorithm. Restrictive information recommend to fix a problem, information of restrictive general recommend that user's information individuality preference offer to accurate information recommend. Performance experiment is existing service system as compared to evaluating the effectiveness of precision and recall, performance experiment result is appear to precision 85%, recall 68%.

모바일 단말기에서 사용자의 상황을 고려하고 사용자의 취향이나 특성을 반영하여 정보를 찾아주거나 추천하는 서비스 시스템은 개념적인 정보만을 제한적으로 추천한다. 또한 사용자의 특성에 따른 정보 선호도를 제공하지 않으므로 정확한 정보 추천의 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 특성에 따른 선호도를 고려하여 정확한 상황 정보를 추천 할 수 있는 개선된 k-means 알고리즘을 적용하여 사용자 특성에 따른 선호도 추천 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 사용자 특성에 따른 선호도를 상관 계수를 이용하여 구하고 사용자의 특성 선호도를 개선된 k-means 알고리즘을 이용하여 추천하였다. 제한적인 개념의 정보만을 제공하던 시스템에서 사용자의 특성에 따른 정보 선호도를 제공하여 정확한 정보를 추천하므로 제한된 정보 추천의 단점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 정확도와 재현율로 대변되는 효과성을 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 85%, 재현율은 68%로 나타났다.

Keywords

References

  1. 윤선희, "소프트웨어기반 상황인식활용 인터넷쇼핑몰의 설계 및 구현," 한국컴퓨터정보학회논문지, 제14권, 제1 호, 183-190쪽, 2009년 1월.
  2. 정헌만, 이정현, "유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황 인식을 위한 확률 확장 온톨로지 모델," 한국컴퓨터정보학회논문지, 제11권, 제3호, 239-248쪽, 2006년 7월.
  3. 조광수, 최수영, 김화종, "유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 효율적인 상황 정보 이용을 위한 데이터 관리 구조에 대한 연구," 2005 대한전자공학회 통신소사이어티 하계학술대회 논문집, 제28권, 제1호, 2005년.
  4. S. Poslad, H. Laamanen, R. Malaka, A. Nick, P. Buckle, and A. Zipf, "CRUMPET:Creation of User-friendly Mobile Services Personalised for Tourism," Second International Conference on 3G Mobile Communication Technologies, pp.28-32, 2001.
  5. Norman Sadeh, "A Sematic Web Enviroment for Context-Aware Mobile Compus Services," Proc. of Wireless World Research Forum Conference, 2001.
  6. Harry Chen, Sovrin Tolia, Craig Sayers, Tim Finin, and Anupam Joshi, "Creating Context-Aware Software Agents," Proc. of the first GSFC/JPL Workshop on Radical Agent Concepts, pp.186-200, 2001.
  7. G. Chen and D. Korz, "Context Aggregation and Dissemination in Ubiquitous Computing System," Proc. of the Fourth IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, pp.105, 2005.
  8. A. Ferscha, C. Holzmann, and S. Oppl, "Context wareness for Group Interaction Support," Proc. of the Second International Workshop on Mobility Management and Wireless Access Protocols, pp.88-97, 2004.
  9. Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl, "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms," Accepted for publication at the WWW10 Conference, May, 2001.
  10. Herlocker, J., "Understanding and Improving Automated Collaborative Filtering Systems," Ph. D. Thesis, Computer Science Dept., University of Minnesota, 2000.
  11. 한학용, "패턴인식 개론," 한빛미디어, 2005년 7월.
  12. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. onstan, John T. Riedle, "Application of Dimensionality Reduction in Recommender System-A Case Study," ACM WebKDD 2000 Web Mining for E-Commerce Workshop, 2000.
  13. 박지선, 김택헌, 류영석, 양성봉, "추천시스템을 위한 2-way 협동적 필터링 방법을 이용한 예측 알고리즘," 정보과학회논문지, 제29권, 제9호, 669-675쪽, 2002년 10월.
  14. 손창환, "Web상에서 개인화된 상품추천을 위한 Hybrid 추천시스템에 관한 연구," 박사학위논문, 영남대학교 대학원, 2006년.
  15. 김민호, 김진흠, "회귀나무에서 변수선택 편의에 관한 연구," 한국통계학회:학술대회논문집, 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집, 263-268쪽, 2003년 10월.
  16. Latifur Khan, Dennis McLeod, Eduard H. Hovy, "Retrieval effectiveness of an ontology-based model for information selection," VLDB J. 13(1): pp.71-85, 2004. https://doi.org/10.1007/s00778-003-0105-1
  17. 안명환, 권준회, "개념 계층 모델을 이용한 온톨로지 기반 상황 인식 추천 서비스," 인터넷정보학회, 제8권, 제5호, 81-89쪽, 2007년 10월.
  18. 한동조, 박대영, 최기호, "사용자 상황을 이용한 추천 서비스 시스템의 필터링 기법에 관한 연구," 한국ITS학회논문지, 제8권, 제1호, 119-126쪽, 2009년 2월.
  19. Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Kosran, Al Borchers, and John Riedl, "An Algorithm Framework for Performing Collaborative Filtering," Proceedings of the 1999 Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1999.

Cited by

  1. Vocabulary Recognition Performance Improvement using k-means Algorithm for GMM Support vol.13, pp.2, 2015, https://doi.org/10.14400/JDC.2015.13.2.135
  2. UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법 vol.17, pp.11, 2010, https://doi.org/10.9708/jksci/2012.17.11.133