초록

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인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법

문제 정의

• 본 논문에서 구매 활동에서 발생하는 정보와 사용자 디렉토리 정보와 같은 묵시적인 사용자 정보를 통해서 음반 판매 사이트에서 활용될 수 있는 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

제안 방법

• 본 논문에서 제안하고자 하는 추천시스템은 음반 판매 사이트에서 사용자의 구매 활동에서 발생하는 정보와 사용자의 디 렉토리 정보와 같은 묵시적인 정보를 이용한 음악 추천 시스템이다. 즉, 구입한 음반 정보(구매 정보), 구입하지는 않았지만 구입하려 据 고려되었던 정보(장바구니 정보)와 사용자가 직접 입력한 디렉토리 정보를 선호도 정보로서 이용한다.
• 2 절에서 언급하고 있는 알고리즘에 대한 구현이다. 즉, 모든 사용 자간의 상관계수를 구하고, 그 수치를 이용해서 가중치를 구한다. 마지막으로 각각의 사용자에 대한 추천리스트를 생성한다.

이론/모형

• 본 시스템에서 사용한 협력적 여과 알고리즘은 [6]에서 제안한 Constraint Pearson's r 방법을 사용한다.
• 추천시스템은 추천할 아이템을 선택하기 위하여 협력적 여과(Collaborative Filtering) 알고리즘을 사용한다. 협력적 여과란 사회적 여과(Social Filtering)라고도 하며 유사한 기호를 가지는 다른 사람들의 선호도에 기반해서 아이템을 여과한다.

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이 논문을 인용한 문헌

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