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저자정보
기홍도 (수아랩 연구소) 이재홍 (카카오 모빌리티 데이터랩) 박희웅 (서울대학교) 채문정 (서울대학교) 최상우 (서울대학교) 박종헌 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.12
발행연도
2018.12
수록면
1,240 - 1,249 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.12.1240

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스마트폰의 사용이 보편화됨에 따라 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 개인화 서비스를 제공할 때 유용하게 활용될 수 있는 사용자 특성을, 데이터 기반으로 통계 학습을 이용해 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 관심사와 생활습관을 반영하고 있을 뿐만 아니라, 적은 비용으로 수집할 수 있는 어플리케이션 설치 목록으로부터 요인 벡터를 추출하여 사용자 특성을 추론한다. 추론 과정에서는 설치 목록과 더불어 어플리케이션 스토어에서 획득 가능한 메타정보인 카테고리와 설명글을 이용하여 사용자를 표현하는 네 가지 요인 벡터를 만들어 사용한다. 특히, 인공 신경망 기반의 텍스트 임베딩 기법인 Doc2Vec을 설명글에 적용한 요인 벡터를 사용한다. 또한, 요인 벡터 추출에 이용되는 어플리케이션을 선별하는 기준을 제시하여 추론 성능을 높이고자 하였다. 국내 스마트폰 사용자 100명으로부터 데이터를 수집하여 성별, 연령, 연애 상태, 거주형태, 동거 여부, 수입 수준, 지출 수준, 신장, 체중, 종교, 이수 학기, 단과대학을 추론하는 실험을 수행했으며, 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 요인 벡터
4. 앱 선택
5. 실험 설계 및 데이터
6. 실험 결과
7. 결론
References

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
Chong, A.Y.L., Mobile commerce usage activities: The roles of demographic and motivation variables, Technological Forecasting and Social Change, Vol. 80, No. 7, pp. 1350-1359, Sep. 2013. B. J. Jansen, K. Moore, and S. Carman, Evaluating the performance of demographic targeting using gender in sponsored search, Information Processing & Management, Vol. 49, No. 1, pp. 286-302, 2013. Malmi, Eric, and Ingmar Weber, You Are What Apps You Use: Demographic Prediction Based on User's Apps, ICWSMX, pp. 635-638, 2016. Schler, J., Koppel, M., Argamon, S., and Pennebaker, J. W., Effects of Age and Gender on Blogging, AAAI Spring Symposium: Computational Approaches to Analyzing Weblogs, Vol. 6, pp. 199- 205, 2006. Nguyen, D., Smith, N. A., and Rose, C. P., Author age prediction from text using linear regression, Proc. of the ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities, pp. 115-123, 2011.

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