Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.12
/
pp.1716-1722
/
2021
Recently, the capacity of video content delivery services has been increasing significantly. Therefore, the importance of user recommendation is increasing. In addition, these contents contain a variety of characteristics, making it difficult to express the characteristics of the content properly only with a few keywords(Elements used in the search, such as titles, tags, topics, words, etc.) specified by the user. Consequently, existing recommendation systems that use user-defined keywords have limitations that do not properly reflect the characteristics of objects. In this paper, we compare the efficiency of between a method using voice data-based subtitles and an image comparison method using keyframes of images in recommendation module of educational video service systems. Furthermore, we propose the types and environments of video content in which each analysis technique can be efficiently utilized through experimental results.
음악은 인간의 사상과 감정을 표현하는 예술로 인간의 문명이 시작되는 순간부터 인간의 삶과 밀접한 관계를 유지하며 발전하고 있다. 이러한 음악은 IT 기술의 발달과 함께 새로운 서비스 형태로 진화하고 있다. 음악 시장은 DRM-free와 음악 저작권 보호 강화에 따라 유료화가 정착하고 있으며, 음악 식별 기술과 분류 기술을 적용한 검색 및 추천 서비스를 바탕으로 빠르게 변모하고 있다. 본 동향에서는 국내외 음악 서비스 동향과 함께 음악 서비스 관련 기술 동향을 살펴본다.
Recently, as SNS services have been increased, studies on recommendation schemes have been actively done. Recommendation scheme provides various favorable or needed services with users on real time. Group recommendation provides users with suitable groups based on their preference. In this paper, we propose a new group recommendation scheme considering user profiles and collaborative filtering in social networks. The proposed scheme can solve the problems of the static profile based group recommendation scheme because it collects the recent group activities and updates user profiles. It also recommends the more various groups by reflecting the similar tendencies of other users within a group through collaborative filtering. Our experimental results show that the proposed scheme recommends various groups that significantly considers the user's changing preferences compared to the existing scheme.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.21
no.2
/
pp.224-229
/
2011
Collaborative filtering is used the most for recommendation systems because it can recommend potential items. However, when there are not many items to be evaluated, collaborative filtering can be subject to the influence of similarity or preference depending on the situation or the whim of the evaluator. In addition, by recommending items only on the basis of similarity with items that have been evaluated previously without relation to the present situation of the user, the recommendations become less accurate. In this paper, in order to solve the above problems, before starting the collaborative filtering procedure, we calculated similarity not by comparing all the values evaluated by users but rather by comparing only those users who were above the average in order to improve the accuracy of the recommendations. In addition, in the ceaselessly changing ubiquitous computing environment, it is not proper to recommend service information based only on the items evaluated by users. Therefore, we used methods of calculating similarity wherein the users' real time context information was used and a high weight was assigned to similar users. Such methods improved the recommendation accuracy by 16.2% on average.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.2
/
pp.135-146
/
2010
In this paper, we propose an Recommendation System for supporting self-directed learning on e-learning marketplace. The key idea of this system is recommendation system using revised collaborative filtering to support marketplace. Exisiting collaborative filtering method consists of 3 stages as preparing low data, building familiar customer group by selecting nearest neighbor, creating recommendation list. This study designs recommendation system to support self-directed learning by using collaborative filtering added nearest neighbor learning course that considered industry and learning level. This service helps to select right learning course to learner in industry. Recommendation System can be built by many method and to recommend the service content including explicit properties using revised collaborative filtering method can solve limitations in existing content recommendation.
Kyoung Min Nam;Yu Rim Park;Ji Young Jung;Do Hyun Kim;Hyon Hee Kim
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.13
no.8
/
pp.367-373
/
2024
The growth of mobile devices and network infrastructure has brought significant changes to the music industry. Online streaming services has allowed music consumption without constraints of time and space, leading to increased consumer engagement in music creation and sharing activities, resulting in a vast accumulation of music data. In this study, we define metadata as "song sentences" by using a user's playlist. To calculate similarity, we embedded them into a high-dimensional vector space using skip-gram with negative sampling algorithm. Performance eva luation results indicated that the recommended music algorithm, utilizing singers, genres, composers, lyricists, arrangers, eras, seasons, emotions, and tag lists, exhibited the highest performance. Unlike conventional recommendation methods based on users' behavioral data, our approach relies on the inherent information of the tracks themselves, potentially addressing the cold start problem and minimizing filter bubble phenomena, thus providing a more convenient music listening experience.
With the development and generalization of internet and information technology, airlines has tried to reduce their business expenses and commissions to travel agencies and enhance service qualities through service automation and simplification, such as internet booking and ticketing, self check-in, in-flight internet and RFID for checked baggage. The statistical techniques conducted for this empirical analysis are frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, confirmatory factor analysis and multiple regression analysis. This research has tried to examine factors of airline e-services that influence on recommendation re-purchase intention and satisfaction. Results has found that only on-line reservation and ticketing factor had significant effect for recommendation and re-purchase intention and all e-service factors produced significant effect to total satisfaction. It was also recommend that airlines have to provide easy and more familiar e-service system to their passengers to deliver better services.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
/
v.14
no.5
/
pp.159-173
/
2019
The purpose of this study is to examine the effect of service quality of banks on customer satisfaction and recommendation intention through empirical analysis. In particular, the focus was on the differences of the causal effect between PB(Private Banking) customers and regular customers. For this study, two groups were surveyed and 428 valid questionnaires were analyzed. The hypothesis was tested with a structural equation model using AMOS 23.0. As a result, empathy, reliability and tangibles of bank service quality had a positive(+) effect on customer satisfaction. However, responsiveness and assurance were not statistically significant. On the other hand, customer satisfaction has a positive effect on recommendation intention. This study was conducted to compare the two groups, PB customers and regular customers, and found a significant difference. In the PB customers group, tangibles had a positive effect on customer satisfaction, but no other factors were supported. On the other hand, in the regular customers group, empathy and reliability had a positive effect on customer satisfaction while responsiveness, assurance, and tangibles were not supported. Customer satisfaction were analyzed to have a positive influence on recommendation intention in both groups. These findings are academically significant by applying the SERVQUAL factors to banking services and revealing the differences between the PB customers and regular customers. In practice, it is meaningful in that it provided banks with the insights needed for future segmentation and management of customer groups.
Many personalized services that provide users with adaptive information according to users' preferences have been researched and developed. Push services are especially expected to be more economic impact because push services satisfy user's potential needs even if the user does not require anything. In this paper, we propose Semantic Web approach in order to enhance the performance of push services. Our approach provides infrastructure to recommend contents based on semantic association by enabling information of contents and user preferences to be described on service-specific ontologies that reflect features of each service. In addition, our approach can recommend users with adaptive information based on information represented in our description model. Our approach enables information of contents and user preferences to be described with rich expressiveness, and it provides semantic interoperability.
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.