• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제17권2호
• /
• pp.135-141
• /
• 2019

Collaborative filtering algorithms often encounter data sparsity issues. To overcome this issue, auxiliary information of relevant items is analyzed and an item attribute matrix is derived. In this study, we combine the user-item attribute preference with the traditional similarity calculation method to develop an improved similarity calculation approach and use weights to control the importance of these two elements. A collaborative filtering algorithm based on user-item attribute preference is proposed. The experimental results show that the performance of the recommender system is the most optimal when the weight of traditional similarity is equal to that of user-item attribute preference similarity. Although the rating-matrix is sparse, better recommendation results can be obtained by adding a suitable proportion of user-item attribute preference similarity. Moreover, the mean absolute error of the proposed approach is less than that of two traditional collaborative filtering algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.259-266
• /
• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권6호
• /
• pp.212-222
• /
• 2022

There has been a rapid increase in the use of cloud email services. As a result, email encryption has become more commonplace as concerns about cloud privacy and security grow. Nevertheless, this increase in usage is creating the challenge of how to effectively be searching and filtering the encrypted emails. They are popular technologies of solving the issue of the encrypted emails searching through searchable public key encryption. However, the problem of encrypted email filtering remains to be solved. As a new approach to finding and filtering encrypted emails in the cloud, we propose a ciphertext-based encrypted policy attribute-based encryption scheme and keyword search procedure based on hidden policy ciphertext. This feature allows the user of searching using some encrypted emails keywords in the cloud as well as allowing the emails filter-based server toward filter the content of the encrypted emails, similar to the traditional email keyword filtering service. By utilizing composite order bilinear groups, a hidden policy system has been successfully demonstrated to be secure by our dual system encryption process. Proposed system can be used with other scenarios such as searching and filtering files as an applicable method.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.59-67
• /
• 2013

본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.107-121
• /
• 2005

최근, 추천시스템과 협업 필터링에 대한 연구가 학계와 업계에서 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 제품 아이템들은 다중 값 속성을 가질 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구들은 이러한 다중 값 속성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 추천시스템을 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 제품 아이템에 대한 클러스터링 기법에 기반하여 다중 값 속성을 팔용하며, 정확한 추천을 위하여 협업 필터링을 적용한다. 즉, 사용자간의 상관관계만이 아니라 아이템간의 상관관계를 고려하기 위하여, 사용자 클러스터링에 기반한 사례기반추론과 아이템 속성 클러스터링에 기반한 사례기반추론 모두가 협업 필터링에 적용되는 것이다. 다중 값 속성에 기반하여 아이템을 클러스터링 함으로써, 아이템의 특징이 명확하게 식별될 수 있다. MovieLens 데이터를 이용하여 실험을 하였으며, 제안된 방법론이 기존 방법론의 성능을 능가한다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.85-94
• /
• 2009

온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권2호
• /
• pp.84-89
• /
• 2016

스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 위치 기반 정보는 모바일 생활의 필수 요소로 자리잡았다. 이제 사용자들은 더 나아가 개인별 성향에 따른 맞춤형 정보를 원하고 있다. 개인 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하는 것이 필요한데 실생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들이 방문했던 장소의 중 유사한 속성을 가진 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자에게 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권2호
• /
• pp.221-228
• /
• 2020

This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권5호
• /
• pp.493-500
• /
• 2008

개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권6호
• /
• pp.1009-1016
• /
• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.