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베이지안 네트워크를 이용한 상황인지 모바일 앱 카테고리 추천 시스템
A Context-aware Mobile App Category Recommendation System with Bayesian Network

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.40 no.12, 2013년, pp.809 - 816  

노우현 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  조성배 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 스마트폰 상에서 사용자의 상황을 파악하고, 그에 따라 적합한 모바일 앱 카테고리 추천 시스템을 제안한다. 스마트폰에 탑재된 위치, 가속도, 소리를 측정할 수 있는 여러 센서의 정보로부터 베이지안 네트워크를 이용해서 사용자의 상황을 알아내어 적합한 앱 카테고리를 추천한다. 실제 안드로이드 시스템으로 본 논문에서 제안한 시스템을 구현, 실험하여 정확률과 재현률 및 두 지표를 혼합한 F1 척도를 통해 평가하였다. 총 430가지의 상황 중에서, 30개 경우에 대해 20대의 일반 사용자 5명으로 실험한 결과, 제시한 시스템이 유용함을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a system to recommend context-aware category for applications in smartphone by context inference. Because smartphones equipped with a rich set of embedded sensors such as accelerometer, GPS, and microphone afford to infer appropriate contexts, it recommends context-aware Ap...

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