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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제9호
발행연도
2019.1
수록면
375 - 381 (7page)

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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.
#Context-awareness #Contextual Information #Data Sparsity #Association Rules #Recommendation System

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R. Scoble / 2015 / Age of Context / JiAndSon google schola E. N. Ko / 2015 / New an Introduction to Information and Communication / Hanbit Academy google schola S. Masanori / 2017 / New IT Trend / Infopub google schola 고형용 / 2019 / Faster R-CNN을 활용한 GPR 영상에서의 지하배관 위치추적 성능분석 / 융합정보논문지 9(5):21~26 dbpia 양인범 / 2019 / 협력운전을 위한 운전자-차량 인터페이스 연구 / 융합정보논문지 9(5):27~33 dbpia

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