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

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1081-1084
• /
• 2012

최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.191-205
• /
• 2004

In banking industry, as competition of retail finance is intensive, there appeared eCRM which is a kind of marketing strategy, not only screening good customers but also doing one-to-one marketing for improving customer royalty and satisfaction of goods and service of bank. The strategic importance of eCRM is increasing more and more. We studied bank to use the advantage of expert system and eCRM. The expert system is used as a tool to analyze eCRM. In this paper, first, we presented an eCRM system architecture using expert systems in banking business. Secondly, a bank financial goods recommendation system using expert system is designed and developed. Customers will receive the good quality financial services from the expert system and banks also will acquire the good quality customer data from the expert system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.36-39
• /
• 2008

최근 소셜 네트워크 기반의 서비스들을 중심으로 거대한 시장이 형성되고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 소셜 네트워크에 존재하는 수많은 리소스들을 이용하여 여러 영역에서 필요한 전문가를 찾아주는 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 추천시스템은 특정한 상품이나 소수 사용자 피드백을 바탕으로 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 소셜 네트워크를 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 소셜 네트워크의 리소스를 처리하기 위한 분산처리시스템과 소셜 네트워크를 이용하여 전문가 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 다양한 영역에서 적절한 전문가를 찾아주는 서비스를 제공해 준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.691-699
• /
• 2011

Recently, diverse approaches retrieval services based on social network are suggested. Although existing recommendation systems can retrieve experts of specific fields, profiles and evaluations about experts that users want to be recommended are in a system. The proposed expert recommendation system can automatize collection of evaluation to evaluate experts and experts' profiles in separate systems by using the Knowledge Base and XMDR. We also attempt to construct system which can recommend a number of experts by dynamically constructing Social Network by using diverse resources distributed 로컬ly and composed of heterogeneous data sources. To resolve these problems efficiently, there is a need to provide constructed resources between heterogeneous systems with transparency and independence and provide users with a singular interface. Therefore, the proposed system in this paper uses Knowledge Base and XMDR for extracting distributed experts' profiles and designs expert recommendation system connecting Knowledge Base with Social Network.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.17 no.11
• /
• pp.60-69
• /
• 2017

Recently, with the rapid development of internet and smart phones, social network services that can create and share various information through relationships among users have been actively used. Especially as the amount of information becomes enormous and unreliable information increases, expert recommendation that can offer necessary information to users have been studied. In this paper, we propose an expert recommendation scheme considering users' interests, human relations, and response quality. The users' interests are evaluated by analyzing their past activities in social network. The human relations are evaluated by extracting the users who have the same interesting fields. The response quality is evaluated by considering the user's response speed and response contents. The proposed scheme determines the user's expert score by combining the users' interests, the human relations, and the response quality. Finally, we recommend proper experts by matching queries and expert groups. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.458-460
• /
• 2011

최근 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 관심이 높아진 가운데 서비스 내에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 많은 노력들이 있어 왔다. 이러한 노력들에도 서비스 내에서 발생하는 낮은 신뢰도의 문제점은 해결되지 않고 있는 상황이다. 사용자의 신뢰도 문제는 다른 사용자에게 사실이 아닌 특정분야의 정보를 제공하므로 다른 사용자가 해당 정보를 사실로 받아들이는데 있다. 이에 본 논문은 사용자의 신뢰도를 향상시키기 위해 전문가를 추천하는 서비스를 제안한다. 사용자의 기본이 되는 사용자 프로파일을 이용하여 전문가를 필요로 하는 분야의 지식습득 수준과 해당 분야에서의 활동상황 그리고 다른 사용자의 평가로 이루어진 전문가 추천 모듈을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.817-819
• /
• 2017

최근 스마트 기기를 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 의상 판매를 목적으로 하거나, 지속적으로 전문가의 견해를 업데이트 해줘야 하는 번거로움을 가지고 있다. 본 논문에서는 트렌드 고려가 어려운 전문가 추천시스템 위주의 의상 추천 시스템의 단점을 보완하려했다. 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 개개인의 코디에 대한 빈도수 분석을 통해 개개인의 성향을 고려했으며, 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 된 유사 사용자들의 코디들을 토대로 트렌드를 반영했다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.15-16
• /
• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자에게 전문가를 추천해주기 위해 사용자의 소셜 행위 및 응답 품질을 고려한 분야별 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 분야와 전문성을 판단하기 위해 사용자의 소셜 네트워크 행위를 분석하고, 응답 품질을 판단하기 위해 사용자의 응답 시간, 응답 신뢰성을 분석한다.

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