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R에서 협업 필터링과 개인화 요인을 이용한 개인화 영화 추천 시스템
심대수 ( Dae-soo Sim ),김철환 ( Chul-hwan Kim ),박진수 ( Jin-soo Park ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
인터넷의 보급과 동시에 데이터의 누적으로 생성된 수많은 빅 데이터의 활용을 통해 수 없이 많은 개인에 대한 분석과 추천이 가능해졌다. 그중 영화는 현대인의 문화로 자리 잡으며 수많은 데이터의 누적이 이루어 졌으며 계속해서 누적되어가고 있다. 이런 누적된 데이터를 통해서 개인에게 맞는 영화를 추천하는 협업필터링 시스템을 R을 통해 분석하고 Cold Start 문제를 개인화 요인으로서 보안하여 보다 신뢰성 높은 추천 시스템을 제안 한다.
클라우드 컴퓨팅에서 협업 필터링과 개인의 감정을 이용한 개인화 영화 추천 시스템
심대수 ( Dae-soo Sim ),김민기 ( Min-ki Kim ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
정보화 시대에 들어오며 수많은 정보들의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 어려워졌다. 그중 영화는 수없이 많은 정보를 누적해왔고 개인에 따라 선호하는 영화가 서로 다르기 때문에 각 개인에 맞는 영화를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 협업 필터링과 개인의 감정을 이용하고 AWS(Amazon Web Service)를 통한 클라우드 컴퓨팅 시스템을 사용하여 각 개인에 더 적합한 영화 추천 시스템을 제안 한다.
협업 필터링과 개인 성향을 이용한 개인화 소설 추천 시스템
심대수 ( Dae-soo Sim ),장태훈 ( Tae-hoon Jang ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
스마트 시대에 돌입함에 따라 사람들이 여가를 즐기는 방법은 다양해졌고 그 중에서 독서는 아직까지도 사랑받고 있는 여가 방법 중 하나이다. 그에 따라 수많은 문학도서가 출판되고 있으며 다양해지고 있는 장르 중에서 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 이러한 상황 속에서 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.
오피니언 마이닝과 협업필터링을 이용한 웹툰 추천 시스템
심대수 ( Dae-su Sim ),박진수 ( Jin-soo Park ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화·애니메이션·게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.
Similarity Evalution between Graphs: A Formal Concept Analysis Approach
Fei Hao,심대수,박두순,서형석 한국정보처리학회 2017 Journal of information processing systems Vol.13 No.5
Many real-world applications information are organized and represented with graph structure which is oftenused for representing various ubiquitous networks, such as World Wide Web, social networks, and proteinproteininteractive networks. In particular, similarity evaluation between graphs is a challenging issue inmany fields such as graph searching, pattern discovery, neuroscience, chemical compounds exploration andso forth. There exist some algorithms which are based on vertices or edges properties, are proposed foraddressing this issue. However, these algorithms do not take both vertices and edges similarities into account. Towards this end, this paper pioneers a novel approach for similarity evaluation between graphs based onformal concept analysis. The feature of this approach is able to characterize the relationships between nodesand further reveal the similarity between graphs. Therefore, the highlight of our approach is to take verticesand edges into account simultaneously. The proposed algorithm is evaluated using a case study for validatingthe effectiveness of the proposed approach on detecting and measuring the similarity between graphs.