• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.299-305
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• 2021

본 연구는 입원환자의 만족도과 병원추천의향에 미치는 영향 요인을 연구하기 위해 '2018년 의료서비스경험조사' 원시자료중 입원의 경험이 있는 593명의 자료를 분석에 활용하였다. 분석결과, 환자의 입원 경험은 의사 요인, 간호사 요인, 시설 및 행정, 보건의료제도의 4개 요인으로 분류되었다. 의사 요인, 간호사 요인, 시설 및 행정 요인, 보건의료제도 요인은 성별, 연령, 교육수준 등의 인구사회학적 요인과 건강관련 요인을 통제한 다중회귀분석에서, 입원환자의 만족도와 병원추천의향에 각각 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 입원환자의 만족도를 제고하기 위해 의사, 간호사 등 의료진과 병원의 시설 및 행정지원 서비스가 총체적으로 환자중심적인 태도와 방향으로 개선하는 노력 외에도 보건의료제도에 대한 신뢰와 만족을 제고하기 위한 다각적인 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.131-138
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• 2005

Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Most of the existing recommender systems focused on what kind of items to recommend, although when to recommend to the target customer considering their context is an important issue. Even right item might be a spam advertisement or wrong recommendation for the customer if it can not be recommended at the right context. It is particularly important for recommendations where the user's context is changing rapidly, such as in both handheld and ubiquitous computing environment. Therefore, we propose CARS (Context-Aware Recommender System) based on CBR and context-awareness for ubiquitous computing environment. CBR is used to generate a target customer class and proper context. Context-awareness is used to gather suer context information from sensors, networks, device status, user profiles, and other sources. An illustrative case example is suggested to explain the procedure of CARS.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.109-112
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• 2005

In this thesis, we recommend the method for VOD service traffic modeling. By the analysis of service traffic, we verify that the process of VOD service is the POISSON process. So it is important to determine the probability of the user's existence in the system. But, because it is difficult to measure, we recommend proper using of arrival rate and service rate.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.385-386
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• 2020

In this paper, we propose a collaborative filtering recommendation algorithm based on the LDA2Vec topic model. By extracting and analyzing the article's content, calculate their semantic similarity then combine the traditional collaborative filtering algorithm to recommend. This approach may promote the system's recommend accuracy.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권1호
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• pp.33-43
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• 2017

The content curation service through big data analysis is receiving great attention in various content fields, such as film, game, music, and book. This service recommends personalized contents to the corresponding user based on user's preferences. The existing book curation systems recommended books to users by using bibliographic citation, user profile or user log data. However, these systems are difficult to recommend books related to character names or spatio-temporal information in text contents. Therefore, in this paper, we suggest a personalized book curation system based on integrated mining of a book. The proposed system consists of mining system, recommendation system, and visualization system. The mining system analyzes book text, user information or profile, and SNS data. The recommendation system recommends personalized books for users based on the analysed data in the mining system. This system can recommend related books using based on book keywords even if there is no user information like new customer. The visualization system visualizes book bibliographic information, mining data such as keyword, characters, character relations, and book recommendation results. In addition, this paper also includes the design and implementation of the proposed mining and recommendation module in the system. The proposed system is expected to broaden users' selection of books and encourage balanced consumption of book contents.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.347-354
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• 2008

본 논문은 음성 웹의 지능화 및 개인화를 위한 방안을 제시한다. 제안하는 시스템은 한 번의 연결에서 요청된 정보들을 하나의 트랜잭션으로 기록하고, 기록된 트랜잭션들로부터 요청된 정보들 간의 연관 규칙을 탐사하여 빈발하게 요청된 정보들의 집합을 발견하며, 시스템은 이에 기반하여 과거의 사용자들과 유사한 입력 성향을 보이는 사용자에게 발견된 빈발집합에 근거하여 관련 정보를 추천한다. 유효성 검증을 위해서 제안하는 시스템을 구축하고 실험한 결과, 제안하는 시스템이 사용자가 요청한 정보와 빈번하게 요청되었던 정보를 관련 정보로 추천함으로써 사용자의 정보 획득을 도울 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.66-73
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• 2007

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.207-212
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• 2007

최근 소득의 증대와 삶의 질의 향상에 따라 패션에 대한정보 습득의 욕구가 증대되고 있다. 많은 인터넷 쇼핑몰이나 패션 업계에서 패션과 관련된 정보들을 웹사이트를 통하여 제공하고 있다. 그러나 사람들에게 단편적인 패션정보가 아닌 패션과 관련된 종합적인 연관 정보들을 제공하는 시스템은 미비하였다. 본 논문에서는 언제 어디서나 휴대 가능한 모바일 디바이스 상에서 패션과 관련된 종합 정보들을 습득 할 수 있는 모바일 패션 정보 제안 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패션 온톨로지를 XML문서로 구현하며 듀이 넘버(Dewey Number)를 체계를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor)를 빠르게 찾아 사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 모바일 브라우저 상에 제안한다. 또한 사용자가 촬영한 패션 UCC(User Created Content)를 서버에 등록하는 기능을 제공한다. 본 시스템은 패션 정보 모바일 종합 디스플레이 시스템으로서 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통하여 사용자 맞춤형 패션 정보들을 지능적으로 제공받을 수 있는 새로운 시스템이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.232-239
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• 2005

Collaborative-filtering-enabled Web sites that recommend books, CDs, movies, and so on, have become very popular on the Internet. Such sites recommend items to a user on the basis of the opinions of other users with similar tastes. This paper discuss an approach to collaborative filtering based on the Simple Bayesian and apply this model to two variants of the collaborative filtering. One is user-based collaborative filtering, which makes predictions based on the users' similarities. The other is item-based collaborative filtering which makes predictions based on the items' similarities. To evaluate the proposed algorithms, this paper used a database of movie recommendations. Empirical results show that the proposed Bayesian approaches outperform typical correlation-based collaborative filtering algorithms.