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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유재수.
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해 주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 찾기 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 해결하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 친구 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하여 선호도가 다른 사용자를 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 사용자의 궤적과 근접하게 이동한 궤적을 찾는 부분으로 구성되어 있다. 성능 평가를 통해서 친구로 추천된 사용자들의 POI 궤적과 사용자 POI 궤적이 유사함을 확인하였고, POI 궤적의 유사도를 기존 기법과 비교함으로써 제안하는 기법의 우수성을 입증하였다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련연구 62.1. 궤적 비교 기법 62.2. 추천 기법 9Ⅲ. 제안하는 기법 143.1. 제안하는 기법의 특징 143.2. POI 궤적 생성 173.3. 속성 유사도 비교 193.3.1 POI의 속성 분류 193.3.2 속성 유사도 계산 213.3.3 POI 유형별 가중치 부여 233.4. 궤적 유사도 비교 253.4.1 궤적 유사도 기법 253.4.2 궤적 추천 알고리즘 28Ⅳ. 성능 평가 및 분석 314.1. 실험 환경 314.2. 실험 결과 334.2.1 속성 유사도를 통한 필터링 334.2.2 속성 유사도 임계치에 따른 유사도 비교 344.2.3 궤적 유사도 임계치에 따른 유사도 비교 354.2.4 기존 기법과 유사도 비교 364.2.5 추천 받는 사용자와 추천된 사용자의 POI 궤적 비교 39Ⅴ. 결 론 41참고문헌 42
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