• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.109-112
• /
• 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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.258-265
• /
• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.1561-1566
• /
• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.71-94
• /
• 2017

추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F₁ measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.289-291
• /
• 2000

인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.272-275
• /
• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
• /
• pp.754-756
• /
• 2004

본 논문에서는 B2B e-Marketplace에 참여하는 비즈니스 파트너들에게 새로운 상품을 추천하기 위한 웹 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 추천 시스템은 비즈니스 파트너에 대한 정보를 수집하기 위한 모니터링 에이전트, 수집된 정보를 분석하기 위한 분석 에이전트, 그리고 분석결과를 이용하여 추천 서비스를 제공하기 위한 추천 에이전트로 구성된다. 이와 같은 웹 에이전트 기반의 추천 시스템은 다수의 공급자와 다수의 비즈니스 파트너가 참여하는 B2B 환경에서 실시간으로 비즈니스 파트너의 수요나 성향에 맞는 서비스 제공을 통해 공급자와 비즈니스 파트너간의 수요/공급 예측 및 협력관계를 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권2호
• /
• pp.153-163
• /
• 2004

대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.139-154
• /
• 2006

추천시스템은 사용자들의 관심을 끄는 아이템을 그들이 보다 쉽게 찾도록 도와주거나, 그들의 기호에 기반하여 의미 있는 아이템들을 제공한다. 지금까지 가장 성공적이었던 협업 필터링 기반 추천시스템은 다른 사용자들의 의견을 참조하여 추천을 원하는 사용자에게 추천을 한다. 즉, 아이템들에 대한 사용자 기호를 나타내는 다른 사용자들의 평가정보가 추천을 위한 정보원으로 사용된다. 이처럼, 협업 필터링 기반 추천시스템이 사용자들의 기호만을 이용하도록 설계되었지만, 다른 정보를 이용하면 추천시스템의 성능과 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료되어, 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를 이용한 협업 필터링 기반 추천시스템을 제안한다. 이런 추천시스템에서는 평가정보가 계속적으로 누적되기 때문에, 추천시스템의 정확도를 유지할 수 있는 한, 사용하는 데이터의 양을 줄이는 게 중요하다. 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를, 사용할 데이터의 양을 줄이기 위한 기준으로 사용하여 자연스레 시스템의 성능을 향상시켰다. 본 논문에서는 실험을 통하여 유사 정도의 사용이 추천시스템의 정확도를 높여주었고, 특정 인구통계학 정보의 사용도 추천시스템의 정확도를 높였음을 보였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.91-125
• /
• 2006

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.