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저자정보
Kyoung-jae Kim (동국대학교) Hyunchul Ahn (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2010년 추계학술대회
발행연도
2010.11
수록면
415 - 421 (7page)

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Demand for context-aware systems continues to grow due to the diffusion of mobile devices. This trend may represent good market opportunities for mobile service industries. Thus, context-aware or location-based advertising has been an interesting marketing tool for many companies. However, some studies reported that the performance of context-aware marketing or advertising has been quite disappointing. In this study, we propose a novel recommender system to provide the advertisements of context-aware services. Our proposed model is designed to apply a modified collaborative filtering (CF) algorithm with regard to the several dimensions for the personalization of mobile devices ? location, time and the user’s needs type. In particular, we employ a classification rule to understand user’s needs type using a decision tree algorithm. In addition, we collect primary data from the mobile phone users and apply them to the proposed model to validate its effectiveness. Experimental results show that LARMU makes more accurate and satisfactory advertisements than comparative systems.
#Context-aware advertising #Recommender system #Collaborative filtering #User needs type #Mobile user

목차

Abstract
Introduction
Prior Studies
Proposed Recommender System: LARMU
Empirical Validation
Conclusion
References

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