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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형일 (나사렛대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제13권 제4호
발행연도
2012.12
수록면
559 - 565 (7page)

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정보통신의 발달로 스마트폰은 대중화를 이루었으며, 스마트폰의 대중화는 앱스토어라는 새로운 영역을 생성하였다. 스마트폰에서 사용되는 응용소프트웨어인 앱은 앱스토어를 통해 편리하게 거래될 수 있다는 장점으로 빠른 성장을 이루었다. 앱스토어에서 거래되는 앱들의 수량이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 앱을 정확히 추출하기란 매우 어렵다. 앱스토어에서 사용하는 일반적인 앱 추천 방식은 사용자가 입력한 질의어에 따라 앱을 추천하는 방식이다. 이러한 내용 기반 방식은 디지털 형태로 이루어진 앱을 추천할 때는 효과적인 기법이 아니다. 앱 추천의 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 특성 유사도 기반 앱 추천 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 앱의 장르, 기능성, 다운로드 수 등을 이용하여 앱에 대한 속성을 생성한 후, 사용자의 앱 사용에 대한 성향과 비교하여 앱을 추천하는 방식을 따른다. 다양한 실험에서 본 논문에서 제안한 기법이 기본적인 앱 추출 기법보다 평균 33%의 성능 향상을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 특성 유사도
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

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