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데이터베이스 연구회지(SIGDB)

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한글제목(Korean Title) 사용자 영향력과 활동력 분석을 적용한 정보추천 기법의 연구
영문제목(English Title) Research on an Information Recommendation Technique based on the Analysis of Influence and Activity of Users
저자(Author) 송지현   김경주   이민수   Jihyun Song   Kyeongjoo Kim   Minsoo Lee  
원문수록처(Citation) VOL 33 NO. 01 PP. 0105 ~ 0113 (2017. 04)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 소셜 네트워크 이용자의 수가 급증하면서 사용자의 선호도를 분석하여 적절한 아이템을 추천하는 개인화 추천 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 추천에 활용할 수 있는 두 가지의 요소들인 사용자의 영향력과 활동력 요소를 분석하여 정보 추천 기법을 제안하였다. 사용자의 신뢰도를 분석함에 있어서는 사용자의 영향력(다른 사용자의 행위를 촉진함) 요소와 사용자의 활동력(계정 생성으로부터 최근까지 정보생성의 양과 패턴) 요소를 심층적으로 분석하여 그 가중치를 계산하였다. 사용자의 영향력을 분석함에 있어서는 특정 카테고리에서 사용자가 생성한 유용한 정보의 수, 전문성, 해당 사용자의 정보를 구독하는 사용자의 수와 다른 사용자들로부터 받은 긍정적인 메시지를 고려하였다. 사용자 활동력을 분석함에 있어서는 다양한 평가분포, 계정 생성으로부터 최근까지의 정보 생성의 양과 최근 활동을 고려하였다. Yelp데이터를 기반으로 추천기법을 적용하고 구현하였고, 통합적으로 성능평가를 수행한 결과 논문에서 제안한 기법이 대체로 정확한 예측을 제공함을 증명하였다.
영문내용
(English Abstract)
Over the past few years, the number of users for Social Network Service has been exponentially increasing and it is important for the service to analyze applicable data and provide personalized information to users. In this paper, we propose an information recommendation technique based on two specific types of analysis on user behaviors such as the user influence (i.e., affect other person’s behaviour) and the user activity (i.e., amount of information produced and patterns since account creation). The components to measure each of the user influence and user activity are identified. The amount of useful information produced, expertise, number of users subscribing information, and positive messages from other users are considered for analyzing the user influence. The evaluation distribution, amount of information produced since account creation, and recent activities were considered in order to analyze the user activity. The accuracy of the information recommendation is verified using Yelp data and shows significantly promising results.
키워드(Keyword) 추천   사용자 영향력   사용자 활동력   Yelp   Social Network Service   Personalized Information   recommendation technique  
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