• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.877-885
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• 2011

협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.

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

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.221-232
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• 2023

In this paper, we propose a recommendation system based on the latent factor model using matrix factorization, which is one of the most commonly used collaborative filtering algorithms for recommendation systems. In particular, by introducing the concept of creating a list of recommended content and a list of non-preferred recommended content, and removing the non-preferred recommended content from the list of recommended content, we propose a method to ultimately increase the satisfaction. The experiment confirmed that using a separate list of non-preferred content to find non-preferred content increased precision by 135%, accuracy by 149%, and F1 score by 72% compared to using the existing recommendation list. In addition, assuming that users do not view non-preferred content through the proposed algorithm, the average evaluation score of a specific user used in the experiment increased by about 35%, from 2.55 to 3.44, thereby increasing user satisfaction. It has been confirmed that this algorithm is more effective than the algorithms used in existing recommendation systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.109-134
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• 2018

Collaborative Filtering (CF) is widely used in recommendation field, which can be divided into rating-based CF and learning-to-rank based CF. Although many methods have been proposed based on these two kinds of CF, there still be room for improvement. Firstly, the data sparsity problem still remains a big challenge for CF algorithms. Secondly, the malicious rating given by some illegal users may affect the recommendation accuracy. Existing CF algorithms seldom took both of the two observations into consideration. In this paper, we propose a recommendation method based on listwise learning-to-rank by incorporating users' social information. By taking both ratings and order of items into consideration, the Plackett-Luce model is presented to find more accurate similar users. In order to alleviate the data sparsity problem, the improved matrix factorization model by integrating the influence of similar users is proposed to predict the rating. On the basis of exploring the trust relationship between users according to their social information, a listwise learning-to-rank algorithm is proposed to learn an optimal ranking model, which can output the recommendation list more consistent with the user preference. Comprehensive experiments conducted on two public real-world datasets show that our approach not only achieves high recommendation accuracy in relatively short runtime, but also is able to reduce the impact of malicious ratings.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.493-496
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• 2018

추천 시스템은 다양한 분야에 적용되는 기술로서 활발한 연구가 진행되고 있고 기존 추천 시스템의 성능을 높이기 위해서 더욱 개인화된 차세대 추천 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 하이퍼 개인화 범주에 속하는 사후 필터링기법을 사용한 실시간 상황 인식 추천 시스템을 제안한다. 실시간 상황 인식 추천 시스템은 사용자 행동과 계속적인 동기화로 현재 상황에 가장 적합한 추천 목록을 생성하기 때문에 사용자 기반 협업 필터링 (User Based Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering), 특이값 분해(Singular Value Decomposition)보다 훨씬 미래 지향적인 추천 시스템이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.149-156
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• 2021

추천 시스템의 여러 구현 기법들 중 협력 필터링은 과거 평가 이력을 토대로 유사성이 높은 인접 이웃들을 선정하여, 그들이 선호했던 상품들을 추천하는데, 많은 상업 사이트에서 성공적으로 활용되고 있다. 유사도의 정확한 측정은 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 기존에 다양한 방식의 유사도 척도들이 개발되었는데, 대개 전통적인 유사도 척도와 기개발된 여러 계수들과의 통합 방식이었다. 본 연구에서는 새로운 방식의 유사도 척도를 제안한다. 두 사용자 간의 공통 평가 영역을 평가치 크기에 따라 분할하여 각 부분 영역별로 유사도를 측정하고 이들을 가중 통합함으로써, 유사한 영역이 구체적으로 파악되어 최종 유사도값에 반영된다. 두 종류의 개방형 데이터셋을 활용한 성능을 측정하였고, 그 결과 특히 밀집 데이터셋에서 제안 방법의 예측 정확도, 순위 정확도, 평균 정밀도 성능이 기존보다 우수하였다. 제안 척도는 다양한 상업 시스템에서 사용자들의 선호에 보다 적합한 상품을 추천하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.127-136
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• 2019

User-based and item-based approaches have been developed as the solutions of the movie recommendation problem. However, the user-based approach is faced with the problem of sparsity, and the item-based approach is faced with the problem of not reflecting users' preferences. In order to solve these problems, there is a research on the combination of the two methods using the concept of similarity. In reality, it is not free from the problem of sparsity, since it has a lot of parameters to be calculated. In this study, we propose a combining method that simplifies the combination equation of prior study. This method is relatively free from the problem of sparsity, since it has less parameters to be calculated. Thus, it can get more accurate results by reflecting the users rating to calculate the parameters. It is very fast to predict new movie ratings as well. In experiments for the proposed method, the initial error is large, but the performance gets quickly stabilized after. In addition, it showed about 6% lower average error rate than the existing method using similarity.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.440-443
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• 2005

The wide spread of internet business recently necessitates recommendation systems which can recommend the most suitable product fur customer demands. Currently the recommendation systems use content-based filtering and/or collaborative filtering methods, which are unable both to explain the reason for the recommendation and to reflect constantly changing requirements of the users. These methods guarantee good efficiency only if there is a lot of information about users. This paper proposes an algorithm called 'demand articulate & integration' which can perceive user's continuously varying intents and recommend proper contents. A method of knowledge classification which can be applicable to this algorithm is also developed in order to disassemble knowledge into basic units and articulate indices. The algorithm provides recommendation outputs that are close to expert's opinion through the tracing of articulate index. As a case study, a knowledge base for heritage information is constructed with the expert guide's knowledge. An intelligent recommendation system that can guide heritage tour as good as the expert guider is developed.