유비쿼터스 상거래 환경의 컨텍스트 기반 점진적 선호 분석 기법
Context-based Incremental Preference Analysis Method in Ubiquitous Commerce
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초록
유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특정 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확장된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인덱스 기법을 적용한다.
Abstract
As Ubiquitous commerce is coming, personalization service is getting interested. And also the recommendation method which offers useful information to customer becomes more important. However, most of them depend on specific method and are restricted to the E-commerce. For applying these recommendation methods into U-commerce, first it is necessary that the extended context modeling and systematic connection of the methods to complement strength and weakness of recommendation methods in each commercial transaction. Therefore, we propose a modeling technique of context information related to personal activation in commercial transaction and show incremental preference analysis method, using preference tree which is closely connected to recommendation method in each step. And also, we use an XML indexing technique to efficiently extract the recommendation information from a preference tree.
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