모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.
모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.
Mobile game users tend to value the opinions from their friends or SNS when making a decision on which game to play. This is because they are not satisfied with the information on suggestions provided by the conventional mobile game recommendation systems. In this research, we made a system that can...
Mobile game users tend to value the opinions from their friends or SNS when making a decision on which game to play. This is because they are not satisfied with the information on suggestions provided by the conventional mobile game recommendation systems. In this research, we made a system that can reflect user preference directly by using Analytic Hierarchy Process(AHP). In the system, the hierarchy of AHP is composed of final goal(Level 1), evaluation basis(Level 2) and alternative(Level 3). And the system is made up of an input module, an AHP processing module, a recommendation module and database. Through comparison analysis with two conventional systems to test the performance of the system, we could find that the system got more higher satisfaction than the other systems.
Mobile game users tend to value the opinions from their friends or SNS when making a decision on which game to play. This is because they are not satisfied with the information on suggestions provided by the conventional mobile game recommendation systems. In this research, we made a system that can reflect user preference directly by using Analytic Hierarchy Process(AHP). In the system, the hierarchy of AHP is composed of final goal(Level 1), evaluation basis(Level 2) and alternative(Level 3). And the system is made up of an input module, an AHP processing module, a recommendation module and database. Through comparison analysis with two conventional systems to test the performance of the system, we could find that the system got more higher satisfaction than the other systems.
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문제 정의
본 연구에서는 사용자들이 모바일 게임을 선택할 때, 어떠한 항목을 더 중요시하는지 AHP 모형을 통해서 검증하고, 모바일 게임에 대한 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 추천 시스템을 구현하였다.
이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 이용하여 사용자들의 주관적인 선호도를 직접적으로 반영하는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하고자 한다[1, 7, 12, 16].
제안 방법
위 전제를 만족한다면, 우선 첫 번째로 평가하고자 하는 항목과 관련된 모든 요소들을 검토하여 계층 구조를 구성한다. 두 번째로 각 평가 항목들 간의 상호 비교를 통해 계층별로 쌍대비교 행렬을 작성하고, 다수 평가자의 값으로 쌍대비교 행렬을 작성할 때에는 기하 평균을 사용하여 작성한다.
마지막으로 계층별 쌍대비교 행렬로 구한 상대적 중요도를 종합적으로 고려한 종합 중요도를 구해 평가 항목 간 우선순위를 비교하여 우선순위가 높은 평가 항목을 선택한다. 종합 중요도를 구하는 방법은 상위 계층의 항목과 그와 관련된 하위 계층의 항목을 곱하면 된다[1, 4].
반면에 본 연구에서는 개인 사용자의 선호도를 이용하여 중요도를 계산하고, 이를 기반으로 추천 결과에 대한 우선순위를 정하여 추천하게 된다. 따라서 본 시스템에서는 AHP를 이용하여 사용자들의 주관적인 선호도가 직접적으로 반영된 개인별 맞춤형 추천이 가능하다.
본 연구에서는 청소년 및 대학생, 직장인 그리고 주부들로 구성된 30명의 사용자들을 직업별로 4그룹으로 나누어 AHP 기반 모바일 게임 추천 시스템을 사용하게 한 뒤, 추천 받은 항목에 대하여 Google Play Store와 Naver App Store의 추천 시스템과 비교한 만족도를 조사하였다.
세 번째로 쌍대비교 행렬을 이용하여 상대적 중요도를 계산한다. 쌍대비교 행렬 A의 상대적 중요도를 W라고 하고, 고유벡터를 λ라 할 때, 상대적 중요도 W를 구하기 위해선 다음과 같은 식을 만족해야 한다[1, 8, 14].
3]과 같으며, 계층 구조는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 특히 각 평가 기준은 모바일 게임을 다운로드 할 때, 사용자들이 가장 많이 이용하고 있는 Google Play Store와 게임을 다운로드 하는데 판단하는 가장 주된 요소로 볼 수 있는 장르와 평점으로 구성하였다.
대상 데이터
본 연구에서 제안하는 AHP 기반 모바일 게임 추천 시스템은 [Fig. 2]와 같이 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천모듈, 데이터베이스로 구성된다.
성능/효과
그 결과 기존 추천 시스템에 비해 정확도를 높일 수 있는 가능성을 제시하였으며, 사용자의 만족도 또한 기대치보다 높다는 것을 확인할 수 있었다.
8]에서 Naver App Store는 추천 만족도가 낮은 것으로 나타났는데, 그 이유로 Naver App Store는 단순히 평점과 다운로드 횟수에 근거하여 게임을 항목별로 추천하기 때문에 사용자 본인들의 선호도가 직접적으로 반영되지 않아 만족도가 낮은 것으로 나타났다. 그리고 Google Play Store에서는 사용자와 비슷한 패턴을 가진 다른 사용자의 정보를 식별해 내어 사용자에게 적합한 게임을 추천을 해주기 때문에 Naver App Store보다 만족도가 높은 것으로 나타났다.
반면에 본 연구에서는 개인 사용자의 선호도를 이용하여 중요도를 계산하고, 이를 기반으로 추천 결과에 대한 우선순위를 정하여 추천하게 된다. 따라서 본 시스템에서는 AHP를 이용하여 사용자들의 주관적인 선호도가 직접적으로 반영된 개인별 맞춤형 추천이 가능하다.
후속연구
그러나 AHP의 척도가 동일하더라도 사람들마다 생각하는 수치 기준이 같다고 할 수 없다. 향후 이러한 AHP의 9점 척도의 언어적, 수치적 표현으로 발생하는 모호성과 불확실성을 극복할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
AHP란 무엇인가?
AHP는 토마스 사티(Thomas L. Saaty) 교수가 제창한 의사결정 방법으로서, 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 문제 해결 형 의사결정 방법들 중에 하나이다[1, 7, 12, 16].
모바일 게임이란 무엇인가?
모바일 게임이란 스마트폰, 태블릿 PC 등 휴대용 기기로 즐기는 게임을 말한다[11, 19].
모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 이유는 무엇인가?
모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다.
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