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A Contents Recommendation Scheme Based on Collaborative Filtering Using Consumer's Affection and Consumption Type

소비자의 감성과 소비유형을 이용한 협업여과기반 콘텐츠 추천 기법

  • 최인복 (단국대학교 대학원 정보컴퓨터과학과) ;
  • 박태근 (단국대학교 컴퓨터학부 멀티미디어공학) ;
  • 이재동 (단국대학교 정보컴퓨터과학과)
  • Published : 2008.06.30

Abstract

Collaborative filtering is a popular technique used for the recommendation system, but its performance, especially the accuracy of recommendation, depends on how to define the reference group. This paper proposes a new contents recommendation scheme based on collaborative filtering technique whose reference groups are created by consumer's affection and consumption type in order to improve the accuracy of recommendation. In this paper, joy, sadness, anger, happiness, and relax are considered as the consumer's affection. And, low-utility / low-pleasure, low-utility / high-pleasure, high-utility / low-pleasure, and high-utility / high-pleasure are considered as the consumer's shopping types. Experimental results show that the proposed scheme improves the accuracy of recommendation compared to the recommendation scheme considering neither consumer's affection nor consumption type.

협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 고수정, 김진수, 김태용, 최준혁, 이정현, “협력적 여과와 내용 기반 여과의 병합을 통한 추천 시스템에서의 사용자 선호도 발견,” 정보과학회논문지 제7권 제6호, 2001. 12
  2. 고정형, 이종호, “성격유형을 고려한 전자상거래 소비자 구매의도 영향 연구,” 한국경영교육학회 경영교육논총 43집, pp.1-19, 2006. 08
  3. 김경식, 이재동, “상황에 적응화된 콘텐츠 제공을 위한 클라이언트 프로파일 프레임워크,” 정보처리학회논문지C, 제14-C권 제3호, pp.293-304, 2007. 06 https://doi.org/10.3745/KIPSTC.2007.14-C.3.293
  4. 박면웅, 안승민, 하성도, 정도언, 류인균, “감정 및 정서상태전이를 위한 감성 콘텐츠 추천 시스템 개발,” 한국감성과학회 제10권 제1호, pp.1-11, 2007. 03
  5. 박철, “인터넷탐색 가치에 의해 분류한 온라인 소비자 집단별 특성에 관한 연구,” 소비자학 연구 제12권 제1호, pp.31-52, 2001. 03
  6. 안춘수, 강태건, 정상윤, 홍성일 “수정된 다기준 의사결정을 이용한 흐름방식에서의 작업순서 결정,” 공업경영학회지제20권 제44호, pp.135-151, 1997. 11
  7. 유명식, 오돈성, “차세대 이동 통신 서비스 지원을 위한 프로파일 관리 기술 동향,” 한국통신학회지 제22권 제9호, pp.77-89, 2005. 09
  8. 윤미현, 김영신, “대형할인점 이용 소비자의 쇼핑동기에 따른 쇼핑결과,” 소비문화연구 제10권 제2호, pp.171-195, 2007. 06
  9. 이구형, “감성공학의 개념과 연구 및 응용 방법,” 대한인간공학회지 17권, 1998
  10. 이병욱, 송희석, 강신철, 남수현, 최준연, “유비쿼터스 환경에서의 상황인식 기반 VOD 컨텐츠 추천시스템,” Telecommunications Review 제17권 제6호, 2007. 12
  11. 이수정, 이형동, 김형주, “사용자 경향에 기반한 동적 추천 기법: 영화 추천 시스템을 중심으로,” 정보과학회논문지 제31권 제2호, pp.153-163, 2004. 02
  12. 이용준, 이세훈, 왕창종, “인구 통계 정보를 이용한 협업여과 추천의 유사도 개선 기법,” 정보과학회논문지: 컴퓨팅의 실제 제9권 제5호, pp.521-529, 2003. 10
  13. 임치환, “온라인 쇼핑몰에서 고객의 감성을 활용한 추천 효과,” 산업경영시스템학회지 제28권 제3호, pp.58-64, 2005. 09
  14. 황덕란, 최영찬, 김미영, 문정훈, “온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑행동에 미치는 영향,” 한국산업경영학회 경영연구 제22권 제2호, pp.347-375, 2007. 05
  15. Bradley, M. M. and Lang, P. J., “Handbook of Psychophysiology (2rd Edition),” New York: Cambridge University Press, pp..581-607, 2006. 08
  16. Breese, J., Heckerman, D. and Kadie, C., “Empirical Analysis of Prediction Algorithms for Collaborative Filtering” Proc. of the 14th Conference on Uncertainly in Artificial Intelligence, pp.43-52, 1998
  17. Cuddy, S., Katchabaw, M. and Lutfiyya, H., “Contextaware Service Selection based on Dynamic and Static Service Attributes,” Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, IEEE International Conference, 2005
  18. Guang-Zhong Yang, “Body Sensor Network” Springer, 2006