• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.408-411
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• 2016

애플리케이션에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 콘텐츠에 대한 고객별 선호도 정보로 볼 수 있기 때문에, 개인에게 맞춤형 추천 시스템을 설계하기 위해서 매우 중요하다. 현재 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 사용자 기반 추천 시스템은 사용자의 평점 정보만을 가지고 유사도를 측정하여 추천에 사용하고 있다. 그러나 이러한 평점 정보만을 가지고 사용자 유사도를 도출하는 것은 정밀하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 평점 정보 뿐만 아니라 콘텐츠의 내용을 활용하여 사용자의 선호 콘텐츠를 지식구조의 형태로 나타냄으로써 콘텐츠와 사용자의 관계를 유기적으로 표현하였다. 이와 같은 사용자의 지식구조를 바탕으로 사용자간의 유사도를 평가하고 추천에 활용하였고, 실험결과 제시된 방법으로 더 우수한 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.601-604
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• 2001

도서 정보 추천 시스템에서 기존 사용자들의 정보를 이용하여 마이닝 기법중 군집 분석을 적용하여 사이트에 처음으로 접속하는 사용자와 접속률이 낮아 피드백 정보가 많이 없고 적절한 추천을 하지 못하는 사용자에게 비슷한 군집의 사용자들의 정보를 이용하여 적절한 정보를 추천한다. 본 논문에서는 기존의 멀티에이전트 추천 시스템에 데이터 마이닝 에이전트와 패턴 분석 에이전트를 접목하여 더 나은 추천 정보를 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.504-506
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• 2023

본 연구에서는 기존 여행지 추천의 플랫폼에 있어 개인의 취향에 맞는 여행지 추천이 어렵다는 점을 해결하고자, 비선형적 관계를 해결할 수 있는 NCF 심층신경망 추천시스템을 이용하여 개인의 성향에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 평가한 결과를 보고한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.514-518
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• 2019

기존의 교차 도메인 추천은 일반적으로 서로 다른 도메인 데이터의 지식 결합이나 지식 공유를 바탕으로 진행된다. 이러한 방식들은 최소 한 개 이상의 도메인 데이터가 필요해서 모든 도메인의 피드백 데이터가 없는 실제 서비스 초기 상황에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 초반 모든 도메인의 피드백 데이터가 없고 콘텐츠 데이터만 존재하는 상황에서 교차 도메인 추천 시스템을 효과적으로 시작하기 위해 텍스트 임베딩, 클러스터링, 프로파일링 및 콘텐츠 기반 필터링을 활용한 추천 시스템 구성을 제안하고자 한다. 평가를 위해 여행지, 지역 축제, 공연을 포함하는 문화 관광 데이터와, 이에 대한 사용자 프로파일링 결과를 바탕으로 추천을 진행하였다. 그 결과, 콘텐츠 임베딩에 대한 유사도를 시각화하여 교차 도메인 아이템 간 유사성을 확인할 수 있었고, 사용자별 추천 결과를 통해 제안한 교차 도메인 추천 시스템이 유의미하게 동작함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.229-231
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• 2004

추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.220-229
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• 2002

협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.91-103
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• 2002

A collaborative filtering which supports personalized services of users has been common use in existing web sites for increasing the satisfaction of users. A collaborative filtering is demanded that items are estimated more than specified number. Besides, it tends to ignore information of other users as recommending them on the basis of information of partial users who have similar inclination. However, there are valuable hidden information into other users' one. In this paper, we use Association Rule, which is common wide use in Data Mining, with collaborative filtering for the purpose of discovering those information. In addition, this paper proved that Association Rule applied to Recommender System has a effects to recommend users by the relation between groups. In other words, Association Rule based on the history of all users is derived from. and the efficiency of Recommender System is improved by using Association Rule with collaborative filtering.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.127-130
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• 2006

소비자가 최적의 상품을 선택하기 위해서는 충분한 상품정보를 파악하여 상품정보를 일일이 조사해야하는 번거로움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 상품추천방법이 제안되고 있으나 상품추천 과정에서 고객의 기호 변화를 다루는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 소비자의 기호 변화에 적응하는 개인화 된 상품 추천을 위하여 베이지안 네트워크를 모델링하여 상품 구매에 따르는 선호도를 분석하고, 추천된 상품에 대한 사용자의 행동으로 관심 정도를 측정하여 추천 리스트를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.307-311
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• 2003

개인화된 추천시스템(recommendation system)은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 고객의 취향에 맞는 아이템(상품, 기사, 컨텐츠 등)을 추천하는 시스템이다. 이러한 추천시스템에서 가장 중요한 것은 고객의 특성을 정확히 파악하여 가장 적절한 아이템을 추천해 줄 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 추천시스템을 위해 제안된 여러 알고리즘들을 소개하고 그 특징들을 비교하였으며, 연관성규칙발견과 군집분석을 이용한 추천시스템 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.607-609
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• 2005

온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.