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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.7
- 발행연도
- 2016.7
- 수록면
- 786 - 794 (9page)
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여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 그룹 유사도를 사용한 사용자 기반 협업 필터링 기법
4. 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
[단행본] - F. Ricci / 2011 / Shapira, Recommender Systems Handbook / Springer : 1 ~ 35
[단행본] - J. Schafer / 2007 / The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization / Springer : 291 ~ 324
[학술지(정기간행물)] - X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques / Advances in Artificial Intelligence 2009 (4) : 1 ~ 19
[학술지(정기간행물)] - S. Amer-yahia / 2009 / Group Recommendation : Semantics and Efficiency / Proc. of VLDB Endowment 2 (1) : 754 ~ 765
[학술대회논문] - J. F. McCarthy / 1998 / MusicFX: An Arbiter of Group Preferences for Computer Supported Collaborative Workouts / Proc. of the 1st ACM International Conference on Computer Supported Cooperative Work (CSCW) : 363 ~ 372
[단행본] - J. Schafer / 2007 / The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization / Springer : 291 ~ 324
[학술지(정기간행물)] - X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques / Advances in Artificial Intelligence 2009 (4) : 1 ~ 19
[학술지(정기간행물)] - S. Amer-yahia / 2009 / Group Recommendation : Semantics and Efficiency / Proc. of VLDB Endowment 2 (1) : 754 ~ 765
[학술대회논문] - J. F. McCarthy / 1998 / MusicFX: An Arbiter of Group Preferences for Computer Supported Collaborative Workouts / Proc. of the 1st ACM International Conference on Computer Supported Cooperative Work (CSCW) : 363 ~ 372
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