• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.19-24
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• 2020

최근, 애완동물의 급격한 증가로 애완동물의 건강상태 체크와 다양하게 수집된 데이터를 활용하여 사료 추천 등 통합적인 애완동물관련 개인화 상품 추천 서비스가 요구된다. 본 논문은 빅 데이터 기술을 활용하여 애완동물관련 데이터 수집, 전처리, 분석, 관리등 다양한 개인화서비스를 할 수 있는 상품 추천시스템을 구현한다. 먼저, 애완동물이 착용하고 있는 센서 정보와 고객의 구매 패턴, SNS 정보를 수집해 데이터베이스에 저장하고 통계적 분석을 활용하여 사료제작, 애완동물 건강관리 등 맞춤형 개인화 추천 서비스가 가능한 플랫폼을 구현한다. 본 플랫폼은 유사도가 분석될 상품과 상품정보에 대한 유사도 상품 정보를 출력하고 최종적으로 추천 분석한 결과를 출력하여 고객에게 정보를 제공 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.375-381
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• 2019

최근 추천 시스템은 패션, 동영상, 음악 등을 중심으로 맞춤형 추천 서비스가 제공되어 사용자들의 관심을 모으고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 실시간으로 발생하는 상황 정보를 사용하지 않아 여러 상황에 따른 적합한 서비스를 사용자에게 제공하기가 어렵다. 또한 적용되는 상황 정보가 차원을 확장시킬 경우, 데이터 희소성(Data Sparsity)을 증가시켜 사용자들에게 적합한 음악들을 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해소시키기 위해 연관규칙(Association Rules)을 적용하여 사용자의 현재 위치 정보와 시간 정보에 대한 관계성 및 규칙들을 이용하여 실시간 상황에서 적합한 음악을 추천하는 시스템을 제안하였다. 수집된 상황 정보를 바탕으로 5-fold Cross Validation을 진행하여 위치와 시간 정보에 따른 추천 시스템의 정확도를 측정하였다. 그 결과 상황 정보가 누적됨에 따라 추천 시스템의 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.1-19
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• 2021

The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.3050-3063
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• 2023

Recommendation systems provide personalized products or services to online users by mining their past preferences. Collaborative filtering is a popular recommendation technique because it is easy to implement. However, with the rapid growth of the number of users in recommendation systems, collaborative filtering suffers from serious scalability and sparsity problems. To address these problems, a novel collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The proposed algorithm partitions the users using affinity propagation clustering, and searches for k nearest neighbors in the partition where active user belongs, which can reduce the range of searching and improve real-time performance. When predicting the ratings of active user's unrated items, mean deviation method is used to impute values for neighbors' missing ratings, thus the sparsity can be decreased and the recommendation quality can be ensured. Experiments based on two different datasets show that the proposed algorithm is excellent both in terms of real-time performance and recommendation quality.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권1호
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• pp.157-172
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• 2013

There are many recommendation systems available to provide users with personalized services. Among them, the most frequently used in electronic commerce is 'collaborative filtering', which is a technique that provides a process of filtering customer information for the preparation of profiles and making recommendations of products that are expected to be preferred by other users, based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have in their nature both technical issues such as sparsity, scalability, and transparency, as well as security issues in the collection of the information that becomes the basis for preparation of the profiles. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the selection of optimal personal propensity variables and the utilization of a secure collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity and scalability issues. At the same time, we adopt 'push attack' principles to deal with the security vulnerability of collaborative filtering systems. Furthermore, we assess the system's applicability by using the open database MovieLens, and present a personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the selection of optimal personalization factors and the embodiment of a safe collaborative filtering system.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.289-296
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• 2015

정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권3호
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• pp.69-91
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• 2022

짧은 동영상의 대표서비스인 틱톡의 사용자를 대상으로 프라이버시 계산 모델을 이용하여 틱톡의 추천서비스 유형(추천서비스 정도에 따라서 3단계로 구분함)에 대한 사용자의 반응(인지된 위험, 인지된 혜택, 지속적 사용의도)과 인지된 위험과 인지된 혜택이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 뿐만 아니라 지속적 사용의도에 영향을 조절하는 호기심의 역할이 있는지를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(인지된 정보성)요인과 지속적 사용의도는 추천서비스 유형중에서도 고, 저, 중 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났고, 인지된 혜택(인지된 오락성)과 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 고, 중, 저의 추천 서비스정도 순으로 높게 나타났다. 인지된 혜택(인지된 정보성, 인지된 오락성)은 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 주었으나, 인지된 위험(프라이버시 심각성, 프라이버시 침해 가능성)은 지속적 사용의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 프라이버시 계산모델에서 호기심은 조절효과가 있다는 것을 확인하였다. 사용자들은 추천서비스의 프라이버시에 대한 우려와 서비스에 대한 혜택 모두를 인지하고 있으며, 추천서비스에 대해서 위험과 혜택이 모두 있지만 지속적으로 서비스를 이용할 것으로 나타났다. 더 많은 연구를 통해서 추천시스템의 긍정적인 효과와 부정적인 반응을 비교하여 사용자들의 프라이버시 허용정도에 대해서 좀 더 알게 되었을 때 추천서비스를 염려없이 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.31-45
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• 2019

공연문화예술 시장의 확대에도 불구하고, 중소규모 공연장은 소비자의 정보 접근성이 좋지 않아 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 중소규모 공연장의 마케팅 역량을 강화할 수 있는 하나의 대안으로써 머신러닝 기반의 장르 추천 시스템을 제시하고자 한다. 국내 한 공연장의 고객 마스터 DB와 거래이력 DB를 활용하여 고객당 3개의 장르를 추천하는 5개의 추천 시스템을 개발하였다. 추천시점 이후 1년 동안의 실제 공연구매 이력을 바탕으로 추천 시스템의 성능을 비교하여 최적의 추천시스템을 제안하였다. 분석 결과, 단일 예측모형보다는 앙상블 모형 기반의 추천시스템이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 공연문화예술 분야에는 일천했던 개인화 추천 기법을 적용했고, 분석 결과 공연문화예술 분야에서도 충분히 활용할 만한 가치가 있음을 시사하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.89-95
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• 2018

It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout based on mongoDB. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.528-531
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• 2021

Nowadays recommendation systems are so ubiquitous, where our many decisions are being done by the means of them. We can see recommendation systems in all areas of our daily life. Therefore the research of this sphere is still so active. So far many research papers were published for clothing recommendations as well. In this paper, we propose the clothing-recommendation system according to user emotion and weather information. We used social media to analyze users' 6 basic emotions according to Paul Eckman theory and match the colour of clothing. Moreover, getting weather information using visualcrossing.com API to predict the kind of clothing. For sentiment analysis, we used Emotion Lexicon that was created by using Mechanical Turk. And matching the emotion and colour was done by applying Hayashi's Quantification Method III.