• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1144-1153
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• 2016

그룹 추천은 개인이 아닌 그룹의 특성 및 성향을 분석하여 구성원들에게 적합한 정보를 제공하는 추천 방식이다. 기존의 그룹 추천 방식은 평균 선호도나 선호 횟수에 기반한 그룹 모델링 전략을 사용한다. 하지만 평균이 높고 선호 횟수가 많은 관심사더라도 선호도의 편차가 크다면, 그룹 내 구성원 모두를 만족시키는 추천 결과를 제공하기가 어렵다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 관심사에 대한 평균 선호도에 선호도 편차를 가중치로 하는 그룹 모델링 전략을 제안한다. 제안하는 방법은 평균 선호도가 높으면서 선호도 편차가 작은 관심사들을 추천 결과로 제공해줌으로써 기존의 그룹 모델링 전략보다 더 많은 그룹 내 구성원들을 만족시키는 정보를 제공하는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안하는 그룹 모델링 전략이 기존의 방식에 비해 높은 성능을 보였고, 소규모의 사용자뿐만 아니라 많은 수의 사용자가 형성하는 그룹에서도 높은 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.11-20
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• 2013

최근 SNS(Social Network Service)의 사용이 급격히 증가함에 따라 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천 기법은 사용자들이 좋아하거나 필요할만한 다양한 서비스들을 실시간으로 제공하는 기법이다. 그 중 그룹 추천은 사용자의 성향 정보를 기반으로 적합한 그룹을 제공해 주는 기법이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 프로필 및 협업 필터링을 이용한 그룹 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 그룹 활동 정보를 수집하여 프로필 정보를 갱신하기 때문에 기존의 정적프로필 기반의 그룹 추천 기법의 최근 사용자의 성향을 고려하지 못하는 문제점을 해결한다. 또한, 협업 필터링을 통해 그룹 내 자신의 성향과 비슷한 사용자들의 프로필 데이터를 활용하여 그룹을 추천함으로써 사용자에게 좀 더 다양한 그룹을 제공한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 사용자의 변화하는 성향이 충분히 반영된 다양한 그룹 추천이 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.786-794
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• 2016

여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천 시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹 사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.417-418
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• 2008

본 연구에서는 웹 서비스의 종류가 급격히 증가하게 됨에 따라 유사 패턴의 사용자들을 위해 웹 링크 서비스를 일부 추천해주는 시스템에 대해 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 유사 패턴의 웹 서비스 이용자들의 그룹을 정의 하는데 네이브 베이지안 알고리즘을 적응하고 그에 따른 새로운 사용자에 대한 그룹정의도 함께 한다. 유사 패턴의 그룹의 사용자들에게 적합한 링크들을 추천해준다. 기존의 추천 시스템에서 제공하는 추천 아이템을 제정의 하는 것이 아니라 기존의 웹 서비스 페이지에서 유사 패턴의 그룹에게만 일부의 링크들만 활성화 하여 제공한다. 이는 웹 서비스의 일부 링크 서비스들만을 활성화 하여 추천 해줌으로써 웹 서비스의 모바일 디바이스등에 제공시 웹 페이지의 소스를 경감하여 좀 더 수월하게 서비스 할 수 있다. 또한 사용자들도 추천 받은 링크만을 접근하게 됨에 따라 접근하지 않는 다른 서비스에 대한 링크 소스가 빠진 웹 페이지만 제공 받을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.117-120
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• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.55-58
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• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.421-428
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• 2008

협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.298-305
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• 2009

협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.768-774
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• 2016

본 논문에서는 개인화 서비스를 제공하기 위해 책, 음악, 영화 등과 같이 단일 항목을 추천하는 기존 방법의 한계를 극복하고, 패션, 요리 등과 같이 연관성에 따른 항목의 조합, 즉 그룹을 추천하는 방법을 다룬다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 측정하여 비슷한 성향의 사용자들이 선택한 항목을 추천하는 방법이며, 사용자의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 협업 필터링과 연관 규칙을 바탕으로 빈발 항목 집합을 생성하고, 그룹 간의 유사도에 따라 그룹을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 의류 전자상거래에서 4개월 동안 소비자가 구매한 목록 데이터로 실험을 수행하였다.