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소셜 네트워크에서 사용자와 동행인의 궤적 정보를 이용한 장소 추천 기법
차재홍(JaeHong Cha),안민제(MinJe Ahn),전인배(InBae Jeon),임종태(Jongtae Lim),이하(He Li),이석희(Seok Hee Lee),복경수(Kyung Soo Bok),유재수(JaeSoo Yoo) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.6
소셜 네트워크에서 위치 기반 서비스를 연동한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 이러한 서비스에서 사용자의 관심 대상이 되는 장소를 추천하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 최근 소셜 네트워크 사용자가 동행인과 함께 이동 중 방문할 수 있는 장소를 추천받기 위한 요구들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 동행인 정보를 활용하여 선호 장소를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 동행인과의 과거 이동 궤적을 비교하여 향후 방문할 장소를 제공한다. 또한, 소셜 네트워크에 연결된 사용자들이 선호하는 장소를 사용자와 동행인의 이동 궤적과 비교하여 소셜 네트워크 사용자의 선호장소를 추천한다. 성능 평가를 통해 응답속도, 정확도, 재현율 측면에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 입증한다. Various location based services have been developed in social networks. Especially, studies on the recommendation techniques of locations in that users are interested have been actively performed. Recently, demands on location recommendation that the users of social networks want to visit while they move along with companions have also been observed. In this paper, we thus propose a location recommendation scheme using the information of companions in social networks. The proposed scheme compares the past moving trajectories between companions and a user, and then provides the user with interesting locations. We also compare the interesting locations of friends connected in the social networks with companions" trajectories to recommend the popular locations. Our experimental results show that the proposed scheme outperforms the existing schemes in terms of response time, recall, and precision.
동적 사용자 프로필 및 협업 필터링을 이용한 소셜 네트워크 그룹 추천
양희태(Heetae Yang),차재홍(Jaehong Cha),안민제(Minje Ahn),임종태(Jongtae Lim),이하(He Li),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.11
최근 SNS(Social Network Service)의 사용이 급격히 증가함에 따라 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천 기법은 사용자들이 좋아하거나 필요할만한 다양한 서비스들을 실시간으로 제공하는 기법이다. 그 중 그룹 추천은 사용자의 성향 정보를 기반으로 적합한 그룹을 제공해 주는 기법이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 프로필 및 협업 필터링을 이용한 그룹 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 그룹 활동 정보를 수집하여 프로필 정보를 갱신하기 때문에 기존의 정적프로필 기반의 그룹 추천 기법의 최근 사용자의 성향을 고려하지 못하는 문제점을 해결한다. 또한, 협업필터링을 통해 그룹 내 자신의 성향과 비슷한 사용자들의 프로필 데이터를 활용하여 그룹을 추천함으로써 사용자에게 좀 더 다양한 그룹을 제공한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 사용자의 변화하는 성향이 충분히 반영된 다양한 그룹 추천이 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다. Recently, as SNS services have been increased, studies on recommendation schemes have been actively done. Recommendation scheme provides various favorable or needed services with users on real time. Group recommendation provides users with suitable groups based on their preference. In this paper, we propose a new group recommendation scheme considering user profiles and collaborative filtering in social networks. The proposed scheme can solve the problems of the static profile based group recommendation scheme because it collects the recent group activities and updates user profiles. It also recommends the more various groups by reflecting the similar tendencies of other users within a group through collaborative filtering. Our experimental results show that the proposed scheme recommends various groups that significantly considers the users changing preferences compared to the existing scheme.