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초록

영어

In recent years, many recommendation service systems that search or recommend information automatically considering user's taste or property are developed. However, there is a weak point that correct recommendation is hard without considering the preference of user's context. This paper proposes a filtering method that gives correct recommendation considering the preference of user's context. To support this method, we get UCOP(User-Context Object Preference) using the preference of user's context and Pearson correlation coefficient. The results of the experiment show the improvement of 11%, 2% of precision and 8%, 4% of recall comparing with the existing service systems. Our recommendation service systems show 77% of precision and 53% of recall overall.

한국어

최근 개개인의 취향이나 특성을 고려하여 자동으로 사용자에게 정보를 찾아주거나 추천해주는 추천 서비스 시스템이 많이 개발되고 있다. 하지만 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하지 않을 경우 정확한 추천이 힘든 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 고려하여 정확한 추천을 할 수 있는 필터링 방법을 제안하였다. 이를 위해 상황에 따른 사용자 선호도를 구하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자의 상황별 오브젝트 선호도를 구하였다. 실험 결과, 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 precision은 11%, 2%, recall은 8%, 4% 향상되었으며, 전체적으로 precision은 77%, recall은 53%로 나타났다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 상황 인식 및 필터링 기법
  1. 상황 인식
  2. 필터링 기법
 Ⅲ. 사용자의 상황을 이용한 필터링 방법
  1. 상황 필터링
  2. 선호도 필터링
 Ⅴ. 실험 및 결과
  1. 실험 환경
  2. 실험 결과 및 고찰
 Ⅵ. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 한동조 [ Dong-Jo Han | 광운대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ] 주저자(교신저자)
• 박대영 [ Dae-Young Park | 광운대학교 컴퓨터공학과 석사 ] 공저자
• 최기호 [ Ki-Ho Choi | 광운대학교 컴퓨터공학과 교수 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338