Point-of-Interest(POI) recommendation systems suggest the most interesting POIs to users considering the current location and time. With the rapid development of smartphones, internet-of-things, and location-based social networks, it has become feasible to accumulate huge amounts of user POI visits. Therefore, instant recommendation of interesting POIs at a given time is being widely recognized as important. To increase the performance of POI recommendation systems, several studies extracting users' POI sequential preference from POI check-in data, which is intended for implicit feedback, have been suggested. However, when constructing a model utilizing sequential preference, the model encounters possibility of data distortion because of a low number of observed check-ins which is attributed to intensified data sparsity. This paper suggests refinement of temporal intervals based on data confidence. When building a POI recommendation system using temporal intervals to model the POI sequential preference of users, our methodology reduces potential data distortion in the dataset and thus increases the performance of the recommendation system. We verify our model's effectiveness through the evaluation with the Foursquare and Gowalla dataset.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.5
/
pp.37-45
/
2022
As of 2020, about 500 hours of videos are uploaded to YouTube, a representative online video platform, per minute. As the number of users acquiring information through various uploaded videos is increasing, online video platforms are making efforts to provide better recommendation services. The currently used recommendation service recommends videos to users based on the user's viewing history, which is not a good way to recommend videos that deal with specific purposes and interests, such as educational videos. The recent recommendation system utilizes not only the user's viewing history but also the content features of the item. In this paper, we extract the content features of educational video for educational video recommendation based on YouTube, design a recommendation system using it, and implement it as a web application. By examining the satisfaction of users, recommendataion performance and convenience performance are shown as 85.36% and 87.80%.
With the revision of the Data 3 Act, the financial MyData industry was created newly. MyData services collect the financial customers' data scattered in various financial companies and provide personalized services such as personal financial product recommendation, personal expenditure advice, etc. Although MyData service started in 2022, but the use of the service has not been significantly activated. This study attempted to analyze the factors affecting the use of MyData services from the perspective of financial consumers through VAM, UTAUT2 model. The factors related to the perceived value and intention to use MyData services of financial consumers were verified using benefit and sacrifice variables. Personal Innovativeness was used as a moderating variable. As a result of this study, it was found that personal product recommendation service has an important influence on the use of MyData services, and personal innovativeness has an effect as a modulating variable. It can be said that it is meaningful as a preceding study in terms of timing because it studied the perceived value of consumers less than a year after the MyData service began. From the practical perspectives, it was possible to show the change direction and marketing points of the MyData service. In practice, it was possible to confirm the direction of the service and the marketing point.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.10b
/
pp.541-543
/
2004
인터넷의 대중화로 인하여 인터넷상에 많은 음악 정보가 존재하게 되었다. 이에 따라서 사용자에게 음악 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 해주는 서비스뿐만 아니라, 사용자에게 적절한 음악을 추천해주는 서비스의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 인식하고 사용자와의 대화를 통해서 적절한 음악을 추천해주는 인공 DJ를 제안한다 인공 DJ는 센서로부터 실내 온도, 습도, 조도, 소음을 입력받고, 인터넷을 통하여 날씨 정보를 입력받고, 사용자의 감정추론을 위하여 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 Activation-Evaluation Space상에서 사용자의 감정을 표시함으로써 사용자의 주변 상황을 인식하고, 사용자의 성향을 파악하여 IF-THEN 규칙을 만들어 대수학적 연산자(algebraic operator)를 통한 퍼지 추론 방법을 이용하여 적절한 음악을 추천한다. 피험자 10명을 대상으로 실시한 설문조사 결과 제안하는 방법이 유용함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
/
2018.05a
/
pp.19-20
/
2018
전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.
추천시스템을 설계하는 방법에는 크게 Content-Based Filtering 기법과 Collaborative Filtering 기법이 있다. 이 중 Collaborative Filtering 기법은 사용자가 아직 평가하지 못한 상품에 대한 예측값을 계산할 때, 나와 유사한 상품선호를 갖고 있는 사람들이 그 상품에 대해 평가한 점수를 활용하는 방법이다. 하지만 순수한 Collaborative Filtering 방법은 일반적으로 알려진 Data Sparsity의 문제, First Rater의 문제뿐만 아니라 예측값의 부정확성과 기하급수적 계산량의 증가로 실제구현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 'Collaborative filtering' 시스템의 문제들 중 예측의 부정확성과 실제 구현의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 군집분석을 적용해 보았다. 특히 본 연구에서는 군집을 나눌 때, 실제 추천이 이루어지는 상품 도메인이 아닌, 그 상품도메인과 비슷한 선호의 기준을 가지고 선택하게 되는 '선택의 상관관계'가 높은 '이웃 상품도메인'에서 사용자들의 군집을 나누고 이를 실제 추천이 이루어지는 상품도메인에 적용하는 방식을 사용하였다.
Park, Hyunjoon;Choi, JaeHyuk;Kim, Minchul;Jo, Yohan;Moon, Jaehyun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2019.10a
/
pp.506-508
/
2019
1인 가구의 비율은 계속하여 증가하고 있으며 요리정보를 얻기 위한 쿡(Cook)방, 먹방, 요리추천 애플리케이션 등의 인기도 계속되고 있다. 요리에 대한 관심이 높아지면서 1인 가구 또한 요리에 많은 시간을 투자하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 기존 요리추천 애플리케이션에서는 사용자의 기호만 고려하기 때문에 사용자가 가지고 있는 재료를 고려하지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 요리정보의 수요를 충족시킴과 동시에 인공지능 이미지 인식 기술을 활용하여 현재 가진 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 서비스를 제공하여 1인 가구에 최적화된 솔루션을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2010.04a
/
pp.1078-1081
/
2010
웹 2.0의 영향으로 인터넷 상에 범람하는 컨텐츠를 이용함에 있어 태깅 시스템은 매우 유연하고 효과적인 분류를 가능케 한다. 대부분의 웹 2.0 사이트에서는 검색된 정보에 해당하는 태그와 연관성이 있는 태그를 나타냄으로써 또 다른 관련 컨텐츠를 이용할 수 있는 서비스를 제공한다. 컨텐츠 사용자에 의해 생성되는 태그는 개인 성향에 따라 동일 컨텐츠에 다양하게 적용될 수 있으며 이로 인해 태그를 이용한 검색은 낮은 정확도를 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 태그 선택에 있어 인간 상호작용의 특성을 파악하여 개인이 선호하고, 필요로 하는 컨텐츠에 대한 태그를 추천할 수 있는 태그 가치 측정 알고리즘을 제안한다. 컨텐츠 선택에 있어 의사결정에 영향을 미치는 요인을 식별하고 선호영화 추천 서비스인 MovieLens 사이트의 데이터 셋을 적용하여 태그 추천의 예측 정확도를 비교 평가함으로써 향상된 태그 가치 산정 결과를 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.28-30
/
2022
장애인은 정보 접근 제한과 편의시설 부족의 요인 등으로 인하여 여행 참여율이 낮아 비장애인과 동일한 여행 서비스를 경험하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 장애 요소 조건을 기반으로 가중기반의 알고리즘에 따라 콘텐츠를 추천하는 서비스를 제안하고 이에 따른 애플리케이션을 구현한다. 기존의 흩어져있던 여행지에 관한 정보와 지도 Open API를 이용하여 여행지에 대해 추천을 하는 애플리케이션 개발을 기획한다. 비장애인은 가중 조건과 관계없이 장애인의 경우에는 장애의 분류, 그 경도에 따라 여행 시 고려해야 할 조건에 따른 가중치를 두어 여행콘텐츠를 상단에 띄어 추천해 주는 방식에 대한 연구 결과를 제공하여 누구든 비장애 여행이 가능해지도록 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2021.07a
/
pp.235-236
/
2021
본 논문에서는 Microsoft Visual Studio의 Bot Builder SDK Template, Bot Emulator, KaKao Map 서비스를 활용하여 제주도 여행지를 추천하는 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 제주도 여행을 계획하고 있는 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 챗봇이다. 사용자에게 여행지 관련 테마를 제시하고, 사용자는 챗봇이 제시한 선택지 중 자신이 가장 선호하는 선택지를 선택한다. 사용자가 선택지를 결정하면 이를 바탕으로 챗봇 데이터베이스에 있는 적절한 여행지를 추천한다. 사용자가 테마를 고르지 않고 모든 데이터를 보고자 하는 경우 목록보기를 선택하여 챗봇이 가진 모든 여행지 목록을 볼 수 있다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 제주도의 적절한 여행지를 추천받을 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.