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문제 정의
- 사용자의 여러 선호도 정보를 고려하여 여행지를 추천할지라도 사용자의 선호도를 정확히 반영하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 선호도에 따라 여행지를 추천하되 사용자로 하여금 추천된 여행지를 선택할 수 있도록 구현하였다. 이렇게 함으로써 사용자가 추천받은 곳을 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있도록 하였다.
- 본 연구는 검색 정보나 페이스북과 같은 SNS 정보를 활용하여 개인의 선호도를 파악하여 이를 여행 추천과 같은 실용적인 분야에 적용했다는 면에서 그 의미가 있다. 뿐만 아니라 온톨로지를 이용하여 여행지 정보와 개인의 선호도를 효과적으로 표현하는 실험적인 구현 사례를 제공했다는 면에서도 그 의미가 있다.
- 본 연구에서는 Neo4j에 시범적으로 영국에 대한 여행지 온톨로지를 구축하였다. 이 온톨로지의 전체적인 구조는 [그림 7]과 같다.
- 본 연구에서는 개인화된 여행 추천 시스템을 위한 시스템을 스마트폰 어플리케이션 형태로 제시하였다. 사용자의 선호도 파악을 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용하였으며 여행지 정보를 개념과 관계에 따라 온톨로지로 구성하고 이를 바탕으로 개인이 선호하는 여행지를 쉽게 찾아 추천하도록 구현하였다.
- 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 하여 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 실험적으로 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다.
- 예를 들어 20대 여대생과 40대 남성 직장인의 여행 관련 관심사는 매우 다를 것이다. 본 연구에서는 이러한 개인차를 반영할 수 있는 개인화된 여행 추천 방법을 온톨로지를 기반으로 하여 제시하고자 한다. 온톨로지는 특정 분야(domain)의 유효한 지식들을 기술하는 데이터 모델로서 특정한 분야에 속하는 개념과, 개념 사이의 관계를 중심으로 기술한다[4][5].
- 마지막으로 고가용성이며 다양한 쿼리가 가능하다. 본 연구에서는 이러한 장점들을 활용하여 방대한 양의 여행 데이터를 계층적으로 나누고 다양한 관계를 정의하는 온톨로지를 구축하여 이를 바탕으로 여행 추천 엔진을 구현하였다.
- 따라서 본 연구에서는 사용자의 선호도에 따라 여행지를 추천하되 사용자로 하여금 추천된 여행지를 선택할 수 있도록 구현하였다. 이렇게 함으로써 사용자가 추천받은 곳을 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있도록 하였다.
- [그림 3]과 같이 사용자 프로파일이 제공하는 비교적 정적인 정보와 사용자의 행동에 의해 결정되는 동적인 정보를 동일한 비율로 반영한다. 이렇게 함으로써 정적인 정보뿐만 아니라 상황에 따라 변화되는 동적인 정보도 반영할 수 있도록 하였다. 또한 동적인 정보인 행동양태 내에서의 가중치를 주어 반영한다.
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