• 한국IT서비스학회지
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• 제6권2호
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• pp.113-123
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• 2007

In ubiquitous computing environment such as ubiquitous marketplace (u-market), there is a need of providing context-based personalization service while considering the nomadic user preference and corresponding requirements. To do so, the recommendation systems should deal with the tremendous amount of context data. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel recommendation method which provides the products-group list of the customers in u-market based on the shopping intention and preferences. We have developed FREPIRS(FREquent Purchased Item-sets Recommendation Service), which makes recommendation listof product-group, not individual product. Collaborative filtering and apriori algorithm are adopted in FREPIRS to build product-group.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.655-656
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• 2022

추천 시스템을 위한 분석방법들 가운데 협업 필터링은 데이터 분석에 기반한 추천 시스템에서 주요 대표적 방법이다. 일반적 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾으며, 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.19-26
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• 2007

협력적 필터링은 아이템에 대한 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 내용을 반영하지 못할뿐만 아니라 희박성 및 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존의 개인화 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로는 FP-Tree를 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 신뢰도에 따라서 $\alpha-cut$을 사용하여 효율적인 연관 군집을 한다. 성능평가를 위해 MovieLens 데이터 집합에서 Gibbs Sampling, EM, K-means와 비교 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.10-12
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• 2003

Recommender systems help consumers to find the useful products from the overloaded information. Researchers have developed content-based recommenders, collaborative recommenders, and a few hybrid systems. In this research, we extend the classic collaborative recommenders by clustering method to form a hybrid recommender system. Using the clustering method, we can recommend the products based on not only the user ratings but also other useful information from user profiles or attributes of items. Through our experiments on well-known MovieLens data set, we found that the information provided by the attributes of item on the item-based collaborative filter shows advantage over the information provided by user profiles on the user-based collaborative filter.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2792-2794
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• 2001

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 기존의 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 개선하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 해쉬테이블 기반 협력 필터링 에이전트(Hash Table based Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.279-280
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• 2020

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1260-1272
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• 2024

This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5826-5841
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• 2019

In our previous research, we proposed a tag emotion-based item recommendation scheme. The ternary associations among users, items, and tags are described as a three-order tensor in order to capture the emotions in tags. The candidates for recommendation are created based on the latent semantics derived by a high-order singular value decomposition technique (HOSVD). However, the tensor is very sparse because the number of tagged items is smaller than the amount of all items. The previous research do not consider the previous behaviors of users and items. To mitigate the problems, in this paper, the item-based collaborative filtering scheme is used to build an extended data. We also apply the probabilistic ranking algorithm considering the user and item profiles to improve the recommendation performance. The proposed method is evaluated based on Movielens dataset, and the results show that our approach improves the performance compared to other methods.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.702-705
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• 2004

Collaborative filtering (CF) is originally based on the ratings of customers who vote on the items they used. When customers' votes are not available, user-item binary data set which represents choice and non-choice can also be used in this analysis. In this case the similarities between active user and the other users must be modified. Therefore we compare eight types of binary similarities by applying them in the modified CF Algorithm. Some experimental results will be reported.