Using collaborative filtering techniques Mobile ad recommendation system

협업필터링 기법을 이용한 모바일 광고 추천 시스템

Due to recent rapid growth of mobile market, the modern people increasing make use of mobile contents as a means to obtain the desired information quickly by overcoming various restraints of a computer. The wide range of recommended contents, however, takes much time in selection of contents. To resolve such issues, a system that predicts the contents desired by the user and makes an accurate recommendation is necessary. In this paper, in order to provide the desired contents in line with the user demands, a method to increase select the number of recommendation using cooperative filtering is proposed. In the first step, the categories are formulated with super-classes and the similarity between the target customer and users is found, and the nearest-neighbors are constituted to find the preference predictions between super-classes, and the super-class with the highest resulting value is recommended to the target customer. In the second step, the preference predictions between sub-classes are found and the sub-class with the highest value is recommended to the target customer. In the experiment, mobile contents are recommended through super-class-based cooperative filtering, and then the mobile contents are recommended through sub-class-based cooperative filtering, and sub-class collaborative filtering method to select a high number of verification.

최근 모바일 시장이 급속도로 성장함에 따라, 현대인들은 컴퓨터가 가지는 여러가지 제약들을 극복하여 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있는 수단으로 모바일 컨텐츠 사용이 늘고 있다. 그러나 광범위한 콘텐츠의 추천으로 콘텐츠의 선택에 있어 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 원하는 콘텐츠를 예측하여 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 요구에 맞추어 원하는 컨텐츠를 제공하기 위하여 협업필터링을 이용하여 추천의 선택 횟수를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 첫번째 단계에서 대분류로 카테고리를 구분하여 목표고객과 사용자간의 유사도를 구하고, 최근접 이웃을 구성하여 대분류 카테고리간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 대분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 두 번째 단계에서 소분류 카테고리 간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 소분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 실험에서 대분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천하고, 소분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천해 두 가지 방법의 결과를 비교하여 소분류 카테고리 기반 협업필터링의 방법이 선택 횟수가 높다는 것을 검증하였다.