본 논문은 사용자에게 더 적합한 관심지점 (POI)추천을 위해 밀도기반 혼합 POI 추천 시스템을 제안한다. GPS 데이터를 입력받고 머무른 지점(Stay Point)를 계산한 다음 다양한 클러스터링 방법을...
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2015
Korean
학술저널
1318-1322(5쪽)
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본 논문은 사용자에게 더 적합한 관심지점 (POI)추천을 위해 밀도기반 혼합 POI 추천 시스템을 제안한다. GPS 데이터를 입력받고 머무른 지점(Stay Point)를 계산한 다음 다양한 클러스터링 방법을...
본 논문은 사용자에게 더 적합한 관심지점 (POI)추천을 위해 밀도기반 혼합 POI 추천 시스템을 제안한다. GPS 데이터를 입력받고 머무른 지점(Stay Point)를 계산한 다음 다양한 클러스터링 방법을 통해 POI를 추출하는 기존의 자동 POI 추천 연구와 사용자가 지정하여 POI 를 추천하는 지정 POI연구를 혼합한 방법으로 초기 파라미터에 사용자가 지정한 POI를 입력하므로써 사용자에게 더욱 적합한 POI를 추천 할 수 있으며 클러 스터링 방법으로 밀도기반 클러스터링인 DBSCAN을 사용하여 다양한 모양과 크기의 요이를 추천할 수 있게 하였다. 이는 초기 데이터에서 사용자의 요구를 반영하여 볼륨을 줄여줌으로써 시스템 구현시 사용되는 자원과 시간을 줄일수 있고 사용자의 요구에 적합한 POI를 추천 할 수 있다.
목차 (Table of Contents)
Fast Measurement 기법을 사용한 NAND Flash 소자에서의 NBTI 열화분석
CPU-GPU 이기종 환경에서의 OpenCL Framework 구현
시뮬레이션을 통한 MOSFET 산화막 내부트랩의 영향 비교분석