초록

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인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 필터링에 에이전트 개념을 도입하여 사용자로부터의 피드백(Feedback)과 사용자의 관심(preference)도를 측정하고 이를 학습하여 사용자의 프로파일의 정교하게 만들게 한다. 이러한 개인화를 효율적으로 제공하기 위해 본 논문에서는 이러한 협력적인 필터링 (collaborative filtering) 방법을 이용하였다[1丄 즉, 협력적인 필터링 에이전트를 통해 사용자 개개인의 경향 분석을 한다. 협력적인 필터링을 사용하는 이유는 다음과 같다.

가설 설정

• . 웹 마스터의 부가적인 일올 줄여준다.

제안 방법

• 또한 개인에게 분석을 통한 결과를 서비스로 제공하기 위해 컨텐츠를 활용한다. collaborative filtering 결과를 적용하여 개인마다 다른 개인화 된 index page를 제공해 줌으로서 사용자가 사이트를 항해하는 데의 효율 성과 만족도를 높일 수 있개 한다.
• 정보의 필터링을 위해서는 보통 사용자 프로파일올 기반으로 하여 필터링 작업을 수행한다. 본 논문에서는 필터링에 에이전트 개념을 도입하여 사용자로부터의 피드백(Feedback)과 사용자의 관심(preference)도를 측정하고 이를 학습하여 사용자의 프로파일의 정교하게 만들게 한다. 이러한 개인화를 효율적으로 제공하기 위해 본 논문에서는 이러한 협력적인 필터링 (collaborative filtering) 방법을 이용하였다[1丄 즉, 협력적인 필터링 에이전트를 통해 사용자 개개인의 경향 분석을 한다.

데이터처리

• 아이템의 등급을 예측하기 위해서는 Correlation Coefficient를 사용한다. 이 값은 1과 -1 사이의 값을 가지게 되는데 pearson correlatione 다음과 같이 구하게 된다.

성능/효과

• 본 논문에서 제안한 개인화 추천을 위한 협력 필터 링 에이전트는 협력 필터링 에이전트를 통하여 사용자 프로파일올 정확하게 필터링하고, 또한 이를 기반으로 개개인 마다의 개별화된 개인의 취향에 맞는 인덱스 페이지를 생성해줌으로써 사용자의 만족도를 높일 수 있게 했다.

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이 논문을 인용한 문헌

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