• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.1
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• pp.63-70
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• 2022

Fashion is a field in which personal taste acts as the first criterion for purchase, and it is being refined as an important strategy to increase purchase conversion on mobile. Although related studies have been conducted, there are insufficient studies to confirm this according to the detailed purchasing journey of consumers. The purpose of this study is to examine whether the evaluation of user experience factors of personalized recommendation service differs by purchase journey, and to reveal whether it affects purchase intention and satisfaction. Variety, reliability, and convenience showed a significant difference at the level of 0.001% and usefulness at the level of 0.05%. Satisfaction levels were different for each stage, such as novelty and usefulness in the cognitive and interest stage, and high reliability and diversity in the search stage. It has theoretical significance in that it enhances the understanding of the purchase journey by revealing that there is a difference in user evaluation of the personalized recommendation service, and it has practical significance in that it suggests the direction of improvement of the personalized recommendation service strategy. If research on effectiveness is conducted in the future, it will be able to contribute to an advanced strategy.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.519-522
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• 2004

웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.23-34
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• 2003

The need for personalized web site design has been increased these days. Current approach for personalized web site design is easily applied to web site with their cost-effective feature, but is hard to provide a more refined personalized service due to its lack of accumulation of user data. In this study, the design recommender system is investigated as a more advanced method for web site design personalization. We provide an overview of current recommender systems, and then outlined a newly developed design recommender system, which employs collaborative filtering technique to provide tailored recommendation for users.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.1
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• pp.81-105
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• 2009

In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.9
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• pp.1293-1304
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• 2022

The personalization recommendation system means analyzing each individual's interests or preferences and recommending information or products accordingly. These personalized recommendations can reduce the time consumers spend searching for information by accessing the products they need more quickly, and companies can increase corporate profits by recommending appropriate products that meet their needs. In this study, products are recommended to consumers using collaborative filtering, matrix factorization, and deep learning, which are representative personalization recommendation techniques. To this end, the data set after purchasing shopping mall products, which is raw data, is pre-processed in the form of transmitting the data set to the input of the recommended system, and the pre-processed data set is analyzed from various angles. In addition, each model performs verification and performance comparison on the recommended results, and explores the model with optimal performance, suggesting which model should be used when building the recommendation system at the mall.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.116-120
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• 2009

최근 IPTV 상용화와 디지털 방송 본격화는 사용자에게 다양한 방송 프로그램을 제공한다는 장점도 있지만, 동시에 수많은 프로그램을 탐색하여 선별해야 하는 부담을 주고 있다. 이러한 불편함을 해소하고자 최근에는 사용자 선호도와 방송 프로그램 정보를 이용하여 사용자 취향에 맞는 프로그램을 자동으로 추천하는 서비스의 요구가 증대되고 있다. 또한 궁극적으로 방송 서비스가 '개인화'와 '개방화'의 형태로 진행되고 있다는 점을 감안하면, 추천 서비스는 TV 프로그램 뿐만 아니라 광고도 포함해야 하며, 다중 언어를 지원하는 형태로 발전되어야 한다. 본 논문에서는 다중 언어를 지원하는 개인화된 TV 프로그램 및 광고 추천 서비스를 위한 하나의 시스템을 제안한다. 우리는 먼저 사용자 시나리오를 작성하고, 기능 요구사항들을 분석하여 시스템 구조를 설계한다. 그리고 다중 언어를 지원하는 시스템에서의 한글 처리 방법도 간단히 설명한다. 본 연구는 현재 유럽 공동기술 개발 사업 과제의 일환으로 진행되고 있어, 여기에서는 현 시점의 결과물인 시나리오, 시스템 구조 설계, 한글 처리까지 소개하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.109-112
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• 2006

최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.587-590
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• 2016

최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.1
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• pp.7-11
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• 2013

Taking experts' knowledge to recommend items has shown some promising results in recommender system research. In order to improve the performance of the existing recommendation algorithms, previous researches on expert-based recommender systems have exploited the knowledge of a common expert group for all users. In this paper, we study a problem of identifying personalized experts within a user group, assuming each user needs different kinds and levels of expert help. To demonstrate this idea, we present a framework for using Support Vector Machine (SVM) to find varying expert groups for users; it is shown in an experiment that the proposed SVM approach can identify personalized experts, and that the person-alized expert-based collaborative filtering (CF) can yield better results than k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm.