$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Apriori 알고리즘 기반의 개인화 정보 추천시스템 설계 및 구현에 관한 연구
A Study on Design and Implementation of Personalized Information Recommendation System based on Apriori Algorithm 원문보기

한국비블리아학회지 = Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, v.23 no.4, 2012년, pp.283 - 308  

김용 (전북대학교 문헌정보학과, 인문영상연구소)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다. 또한 보다 적극적인 서비스를 제공하기 위한 방법으로써 개인화 정보추천서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 도서관에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자의 관심과 선호도에 적합한 정보를 제공하기 위한 연관규칙 기반의 개인화 정보추천시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 묵시적 정보이용행위에 관한 정보를 포함하고 있는 로그파일을 통하여 연관규칙 생성을 위해 요구되는 항목을 추출 및 변환하여 연관규칙 생성프로그램을 통하여 연관규칙의 생성 및 정보추천을 위한 방법을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With explosive growth of information by recent advancements in information technology and the Internet, users need a method to acquire appropriate information. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Also, users and service p...

주제어

#개인화   #추천   #연관규칙   #선호도   #정보여과   #Apriori 알고리즘  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
개인화서비스는 무엇들을 주요 원리로 하고 있는가? 개인화서비스는 웹 서비스의 새로운 패러다임으로써 정보개방, 공유, 참여를 주요 원리로 하고 있는 웹 2.0 및 웹 3.
이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 요구되고 있는 원인은? 정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다.
도서관 관점에서 개인화서비스는 어떤 서비스로 고려되고 있는가? 0에서 궁극적으로 추구하는 최종의 목표가 되는 개념이다. 따라서 도서관 관점에서 이용자의 정보요구를 보다 정확하게 분석하고 이를 기반으로 이용자의 정보 요구에 적합한 정보를 제공한다는 측면에서 매우 중요하고 필수적인 정보서비스로 고려되고 있다. 일반적으로 개인화(personalization)라는 용어는 이용자의 정보요구에 부합되는 정보를 제공한다는 의미로 광범위하게 사용되고 있다 (Shahabi and Chen 2003).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (26)

  1. 김미성, 김남규, 안재현. 2012. 연관규칙 마이닝에서의 동시성 기준 확장에 대한 연구. 지능정보연구, 18(3): 23-38. 

  2. 김용, 김문석, 김윤범, 박재홍. 2009. 이용자 이용행위 및 콘텐츠 위치정보에 기반한 개인화 추천방법에 관한 연구. 정보관리학회지, 26(1): 81-105. 

    원문보기 상세보기

  3. 김용, 문성빈. 2006. 멀티미디어 콘텐츠를 위한 이용빈도에 기반한 하이브리드 추천시스템에 관한 연구. 정보관리학회지, 23(3): 91-127. 

    원문보기 상세보기

  4. 김진수 외. 2004. 이용자 로그분석과 클러스터내의 문서 유사도를 이용한 동적 추천시스템. 한국정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용, 31(5): 586-594. 

  5. 박우창 외. 2003. 데이터 마이닝 개념 및 기법. 서울: 자유아카데미(주). 

  6. 오재영, 전종훈. 2004. 전자상거래에서 연관규칙을 이용한 추천 시스템의 설계 및 구현. 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집, 31(1): 121-123. 

  7. 윤종찬, 윤성대. 2007. 스쿼스 연관규칙을 이용한 개인화 웹 마이닝 설계. 멀티미디어학회 논문지, 10(9): 1106-1116. 

    원문보기 상세보기

  8. 윤흥준, 노준호, 김재광, 이병정, 강수용, 장재영. 2010. 개념 네트워크 기반 개인화 검색시스템의 설계 및 구현. 한국인터넷 정보학회 학술발표대회 논문집, 147-152. 

  9. 정경용, 김진현, 정헌만, 이정현. 2004. 개인화추천 시스템에서 연관 관계 군집에 의한 아이템 기반의 협력적 필터링 기술. 한국정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용, 31(4): 467-477. 

  10. 하단심, 황부현. 2000. 데이터의 상대 지지도를 이용한 다단계 연관규칙탐사기법. 한국정보과학회 추계 학술발표논문집, 27(2): 195-197. 

  11. 한현수, 임동수. 2008. U-commerce에서 개인화가 미치는 연향에 대한 연구. 지식정보산업연합회 창립기념 학술대회 논문집, 183-192. 

  12. Adomavicius, G. and A. Tuzhilin. 2005. "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-art and Possible Extensions." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17, no. 6(2005): 734-749. 

    상세보기 crossref

  13. Ahn, H. J. 2008. "A New Similarity Measure for Collaborative Filtering to Alleviate the New User Cold-starting Problem." Information Sciences, 178, no. 1(2008): 37-51. 

    상세보기 crossref

  14. Billsus, D. and M. Pazzani. 1998. "Learning Collaborative information filters." Proceedings of the International conference on Machine Learning, 46-54. 

  15. Goldberg, D., D. Nichols, B. M. Oki, and D. Terry. 1992. "TAPESTRY: using Collaborative Filtering to Weave an Information." Communications of the ACM, 35(12): 61-70. 

    상세보기 crossref

  16. Hill, W., L. Stead, M. Rosenstein, and G. Furnas. 1995. "Recommending and Evaluating Choices in a Virtual Community of Use." Proceedings of CHI '95 Conference on Human Factors in Computing Systems, 194-201. 

  17. IDC. 2012. The 2011 Digital Universe Study: Extracting Value from Chaos. Hopkinton, Mass: EMC [online]. [cited 2012.9.20]. . 

  18. Lang, K. 1995. "Newsweeder: Learning to filter netnews." Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning, 331-339. 

  19. Linden, G, B. Smith and J. York. 2003. "Amazon.com Recommendations: Itemto- item Collaborative Filtering." IEEE Internet Computing, 7(1): 76-80. 

    상세보기 crossref

  20. Rensnick, P. et al. 1994. "GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews." Proceedings of the 1994 Computer Supported Cooperative Work conference, 175-186. 

  21. Sarwar, B., G. Karypis, J. Konstan and J. Riedl. 2001. "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm." Proceedings of WWW 10, 285-295. 

  22. Shahabi, Cyrus and Yi-shin Chen. 2003. "Web information personalization: Challenges and Approaches." Proceedings of 3rd Workshop on Databases in Networked Information System, 5-15. 

  23. Shardanand, U. and P. Maes. 1995. "Social information filtering: Algorithms for automating 'word of mouth'." Proceedings of ACM CHI '95 Conference on Human Factors in Computing Systems, 210-217. 

  24. Sheng et al. 2006. "An experiemental study on U-commerce Adoption: Impact of Personalizationand Privacy Concern." Proceedings of the fifth Annual Workshop on HCI Research in MIS, Milwaukee, WI. 

  25. Wang, Dexing et al. 2005. "Association Rules Mining on concept Lattice using Domain Knolwedge." Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybermetrics, 2152-2154. 

  26. Wu, Y. H. and A. Chen. 2000. "Index Structures of User Profiles for Efficient Web Page Filtering Services." Proceedings of IEEE Conference on Distributed Computing Systems, 644-651. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로