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박규태 ( Gyu-tae Park ),김영아 ( Young-a Kim ),모하영 ( Ha-young Mo ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
현대사회에서는 외모가 내·외적으로 자신을 나타내는 지표이자 상징이며, 사회적 위치나 경제적 상황, 자아정체성을 대변할 수 있다. 또한 경제능력이 향상되고 기존의 성역할 개념의 약화, 사회진출과 인간관계 유지를 위해 남성들도 외모관리에 대한 관심이 높아지기 시작했다. 본 논문은 비교적 화장품에 대한 정보를 잘 알지 못하는 남성들을 대상으로 웹에서 사용자의 나이, 피부톤, 피부타입에 알맞은 화장품을 추천해주는 시스템을 소개한다.
김선호 ( Sun-ho Kim ),김세준 ( Se-jun Kim ),모하영 ( Ha-young Mo ),김채린 ( Chae-reen Kim ),박규태 ( Gyu-tae Park ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 추천 시스템 중에서 영화를 추천해주는 방법에는 사용되는 알고리즘에는 협업필터링 방법이 가장 성공한 알고리즘으로 사용되고 있다. 협업 필터링 방법은 사용자가 자발적으로 입력한 선호도 평가치를 바탕으로 추천 하고자 하는 사용자와 취향이 비슷하다고 판단되는 사람들 즉, 최근접 이웃을 구하고 최근접 이웃의 선호도 평가치를 바탕으로 사용자에게 영화를 추천을 해주는 기법이다. 그러나 협업 필터링에는 몇 가지 대표적인 문제점이 있으며 희박성 및 확장성, 투명성이 있다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 협업필터링의 희박성 문제를 보완하고자 개개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 추천 방법을 제안하고 하둡에서 성능평가를 하였다.