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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제1호
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 15 - 22 (8page)
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최근 위치기반 서비스(Location-based Service; LBS)와 사회망 서비스(Social Networking Service; SNS)의 사용이 증가함에 따라, LBS와 SNS가 결합되어 위치기반 사회망(Location based Social Networks; LBSNS)이라는 새로운 서비스가 등장하였다. LBSNS를 기반으로 공간적으로 유사한 사용자 간의 콘텐츠 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었고 그중에 그리드 색인을 적용하여 사용자 간의 공간적 유사도를 계산하는 기술이 소개되었다. 그러나 그리드 색인은 인구밀도가 높은 시내 중심가 지역과 낮은 시외 지역에서 사용자의 위치 로그를 같은 크기로 클러스터링하는 문제가 노출되었다. 본 논문에서는 유동인구의 밀도에 따라 가변적으로 클러스터링할 수 있는 쿼드트리를 적용한 추천 시스템을 제안하여 그리드 색인을 적용한 추천 시스템보다 정확도와 성능을 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 사용자가 맛집을 추천하거나 평가하는 A사의 실제 서비스에서 7,756명의 사용자, 112,926개의 맛집 평가데이터, 1,136개의 맛집 데이터를 사용하였다. 기존의 그리드 색인 뿐 아니라 R-트리를 적용한 방법과 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 효과적임을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 위치 기반 협업 필터링
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (1)
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