• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권1호
• /
• pp.1-21
• /
• 2015

This paper aims to assess the feasibility of a new and less-focused type of online sociability (the watching network) as a useful information source for personalized recommendations. In this paper, we recommend scientific articles of interests by using the shared interests between target users and their watching connections. Our recommendations are based on one typical social bookmarking system, CiteULike. The watching network-based recommendations, which use a much smaller size of user data, produces suggestions that are as good as the conventional Collaborative Filtering technique. The results demonstrate that the watching network is a useful information source and a feasible foundation for information personalization. Furthermore, the watching network is substitutable for anonymous peers of the Collaborative Filtering recommendations. This study shows the expandability of social network-based recommendations to the new type of online social networks.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권5호
• /
• pp.576-589
• /
• 2023

To upgrade home style recommendations and user satisfaction, this paper proposes a personalized and optimized recommendation algorithm for interior design style based on local social network, which includes data acquisition by three-dimensional (3D) model, home-style feature definition, and style association mining. Through the analysis of user behaviors, the user interest model is established accordingly. Combined with the location-based social network of association rule mining algorithm, the association analysis of the 3D model dataset of interior design style is carried out, so as to get relevant home-style recommendations. The experimental results show that the proposed algorithm can complete effective analysis of 3D interior home style with the recommendation accuracy of 82% and the recommendation time of 1.1 minutes, which indicates excellent application effect.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.13-34
• /
• 2012

본 논문에서는 국제학술대회 참가자를 위한 개인화 된 정보추천서비스를 제안한다. 국제학술대회에서는 많은 논문들이 동시에 여러 세션으로 구성되어 발표되고 여러 연구관련 활동들이(예를 들어, 튜토리얼, 산업계토론, 공동연구논의 등) 짧은 기간 동안 이루어지므로 발표되는 논문들을 일일이 확인하고 그 발표에 참여하기가 쉽지 않다. 또한 학술대회의 정보 추천은, 기존의 영화, 책, 음악 등의 상품추천과 달리, 이미 정해진 해당 연구관련 커뮤니티가 대회 참가자들 및 발표자들을 중심으로 구성되어 있으므로 보다 명확한 소셜네트워크 기반추천 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 각 학술대회에서 발표되는 논문들의 내용은 무엇인지, 참가자들이 어떤 논문에 관심을 가지는지, 그리고 각 참가자들이 다른 참가자들과의 맺은 소셜네트워크 등의 정보를 통해 발표에 참여할 만한 논문들을 추천하였다. 특히, 실제 운용되고 있는 국제학술대회 정보시스템, Conference Navigator를 이용하여, 여러 학술논문 관련 추천서비스를 비교 실험하였다. 기존의 Collaborative filtering 추천 알고리듬뿐만 아니라 학술대회참가자들의 소셜네트워크 기반 추천 서비스를 제공하였으며 연구결과 Cold-start 사용자들에게 특히 소셜네트워크 기반추천이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• 지능정보연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.123-140
• /
• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권2호
• /
• pp.113-119
• /
• 2020

Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제18권7호
• /
• pp.1868-1887
• /
• 2024

Recommendation systems research is a subfield of information retrieval, as these systems recommend appropriate items to users during their visits. Appropriate recommendation results will help users save time searching while increasing productivity at work, travel, or shopping. The problem becomes more difficult when the items are geographical locations on the ground, as they are associated with a wealth of contextual information, such as geographical location, opening time, and sequence of related locations. Furthermore, on social networking platforms that allow users to check in or express interest when visiting a specific location, their friends receive this signal by spreading the word on that online social network. Consideration should be given to relationship data extracted from online social networking platforms, as well as their impact on the geolocation recommendation process. In this study, we compare the similarity of geographic locations based on their distance on the ground and their correlation with users who have checked in at those locations. When calculating feature embeddings for users and locations, social relationships are also considered as attention signals. The similarity value between location and correlation between users will be exploited in the overall architecture of the recommendation model, which will employ graph convolution networks to generate recommendations with high precision and recall. The proposed model is implemented and executed on popular datasets, then compared to baseline models to assess its overall effectiveness.

• 디지털융복합연구
• /
• 제14권8호
• /
• pp.313-318
• /
• 2016

현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.181-195
• /
• 2010

웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.159-172
• /
• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Contents
• /
• 제8권3호
• /
• pp.64-70
• /
• 2012

The purpose of this paper is to give some crisis communication strategies for effective cooperation and coordination among the countries in global society. Based on the theoretical discussions, in this paper, five strategic recommendations toward improving crisis communication are offered as follows; First, it is necessary that a small, dynamic team for global crisis communication function be established among the nearby countries. Second, for understanding the neighboring country's crisis situation, it is needed that the common crisis communication organizations which play an important role of disseminating accurate information and giving the collaborative efforts in each country have to be made. Third, for effective crisis management, an appropriate infrastructure that includes open and effective communication channels among different levels and across organizations must be in place. Fourth, mass communication should fulfill a variety of functions in society and provide information, interpretation of events, and its influence, etc for cooperating and coordinating the crisis management. Fifth, to acquire a correct understanding of the bordering country's crisis and calamities, intercultural education program should be established in the crisis communication system.