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군집분석과 베이지안 학습을 이용한 웹 도서 동적 추천 시스템
Dynamic Recommendation System for a Web Library by Using Cluster Analysis and Bayesian Learning

최준혁   (김포대학 컴퓨터계열UU0000317  ); 김대수   (한신대학교 컴퓨터학과UU0001516  ); 임기욱   (선문대학교 산업공학과UU0000751  );
  • 초록

    기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.


    Collaborative filtering method for personalization can suggest new items and information which a user hasn t expected. But there are some problems. Not only the steps for calculating similarity value between each user is complex but also it doesn t reflect user s interest dynamically when a user input a query. In this paper, classifying users by their interest makes calculating similarity simple. We propose the a1gorithm for readjusting user s interest dynamically using the profile and Bayesian learning. When a user input a keyword searching for a item, his new interest is readjusted. And the user s profile that consists of used key words and the presence frequency of key words is designed and used to reflect the recent interest of users. Our methods of adjusting user s interest using the profile and Bayesian learning can improve the real satisfaction of users through the experiment with data set, collected in University s library. It recommends a user items which he would be interested in.


  • 주제어

    Bayesian learning .   cluster analysis .   recommendation system.  

  • 참고문헌 (6)

    1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2001 
    2. Bamshad Mobasher, Hoghua Dai, Tao Luo Yuqing Sun, Jiang Zhu, "Integrating Web Usage and Content Mining for More Effective Personalization," EC-Web 2000. 
    3. M. Pazzani, D. Billsus, Leraning and Revising User Profiles:The Identification of Interesting Web sites, Machine Learning 27, Kluwer Academic Publishers, pp.313-331, 1997. 
    4. Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl, "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms," Accepted for publication at the WWW10 Conference. May, 2001. 
    5. 김종민, 박영배, "Push 기술을 이용한 쇼핑몰 개인 맞춤정보 제공시스템의 설계" 정보과학회 Vol.27 No.2(2) , pp.63-65, 2000. 
    6. 이준규, 인터넷 개인화 아이템 추천 알고리즘에 대한 연구, 연세대학교, 석사학위 논문, 2001. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (2)

    1. Shin, Taek-Soo ; Hong, Tae-Ho 2006. "Customer Segmentation Model for Internet Banking using Self-organizing Neural Networks and Hierarchical Gustering Method" 경영정보학연구 = The journal of MIS research, 16(3): 49~65     
    2. Kang, In-Seong ; Kim, Tae-Ho ; Lee, Hong-Chul 2011. "Data processing techniques applying data mining based on enterprise cloud computing" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, 16(8): 1~10     

 저자의 다른 논문

  • 최준혁 (24)

    1. 1998 "색인어 말뭉치 처리를 기반으로 한 웹 정보검색 시스템의 설계" 情報學硏究 = The studies of information technology 1 (1): 13~26    
    2. 1999 "한국어 웹 정보검색 시스템의 정확도 향상을 위한 연관 피드백 에이전트" 정보처리논문지 = The transactions of the Korea Information Processing Society 6 (7): 1832~1840    
    3. 2000 "베이지안 SOM과 붓스트랩을 이용한 문서 군집화에 의한 문서 순위조정" 정보처리논문지 = The transactions of the Korea Information Processing Society 7 (7): 2108~2115    
    4. 2001 "연역적 유전자 알고리즘을 이용한 연관 단어 지식베이스의 최적화" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 28 (8): 560~569    
    5. 2001 "문서의 주제어별 가중치 부여와 단어 군집을 이용한 한국어 문서 자동 분류 시스템" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b8 (5): 447~454    
    6. 2001 "협력적 여과와 내용 기반 여과의 병합을 통한 추천 시스템에서의 사용자 선호도 발견" 정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제 7 (6): 684~695    
    7. 2001 "확률적 자율 학습을 위한 베이지안 모델" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (9): 849~854    
    8. 2002 "하이브리드 SOM을 이용한 효율적인 지식 베이스 관리" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b9 (5): 635~642    
    9. 2003 "연관 단어 마이닝을 사용한 웹문서의 특징 추출" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 30 (4): 351~361    
    10. 2003 "앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 시스템" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 13 (4): 433~438    
  • 김대수 (10)

  • 임기욱 (34)

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