모바일 환경에서 시간에 따른 가중치 부여를 이용한개인화된 음악 추천 서비스
Implementation of Personalized Music Recommendation System using Time-weighting in Mobile Environment
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초록
다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있으며 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있다. 이러한 모바일 기기의 특징은 개인화 서비스를 적용하기에 최적의 시스템이다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화된 모바일 음악 콘텐츠 추천 서비스를 제공한다. 이 서비스는 사용자의 액세스 히스토리(access history) 정보를 활용하여 시간에 가중치 부여를 이용한 협업 필터링 방법을 제안한다. 액세스 히스토리 정보는 사용자의 관심 정보를 알아낼 수 있다. 이 정보를 이용하여 음악 장르의 선호도를 고려하고 시간에 따라 가중치를 부여하여 음악을 추천해준다. 이 방법은 기존의 음악 추천 시스템의 문제점인 사용자가 선호하는 음악장르가 시간이 지남에 따라 변화한다는 사실을 고려하지 못하는 문제점을 해결한다.
Abstract
The appearance of various mobile Internet environment access to existing networks of mobile devices is easier to tell. In addition, mobile device users to use the wireless environment than a wired environment, user profile information is readily available features. Mobile devices have features that use alone. These characteristics of mobile devices to apply the personalization service is the best system. This paper proposes for mobile device users a personalized mobile music content recommendation service. This service propose to utilizes the user's access history information using time-weighting and collaborative filtering. Access history information can find out information of user interest. Using this information, consider the preference of music genre and time-weighted based on the recommendations makes the music. This method the problem of the traditional music recommendation system, point user's favorite music genre is changing over time do not consider that to solve the problem.
참고문헌 (8)
- 강충구, "특집, 2. 3GHz 휴대 인터넷", TTA 저널, (93), pp.36~54 (2005)
- 부종수, "추천시스템의 성능 향상을 위한 시간스키마 적용 2단계 클러스터링 기법", 한국전자거래학회지, 10(2), pp.109~132 (2005), 한국전자거래학회
- 양일영, "이용 동기에 기반한 스마트폰 초기 이용자 유형에 관한 탐색적 연구", 한국언론학보, 55(1), pp.109~139 (2011), 한국언론학회
- 미래 기업 생존은 CRM 경쟁력이다, "박성수", 한국표준협회국가품질센터, ~
- 김병만, "항목 속성과 평가 정보를 이용한 혼합 추천 방법", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 31(12), pp.1672~1683 (2004), 한국정보과학회
- 김재경, "모바일 전자상거래 환경에 적합한 개인화된 추천시스템", Asia Pacific Journal of Information Systems, 15(3), pp.223~241 (2005), 한국경영정보학회
- Kai Yu, "Probabilistic Memory- Based Collaborative Filtering", IEEE Transactions on knowledge and data Engineering, (1) (2004)
- Zan Huang, "A Comparison of Collaborative-Filtering Recommendation Algorithms for E-commerce", IEEE Intelligent Systems, 69(78), pp.69~78 (2007)