연관규칙을 활용한 학교도서관 도서추천시스템 개발에 관한 연구
A Study on the Development of the School Library Book Recommendation System Using the Association Rule
0
조회
0
다운로드
6
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a book recommendation system that can be used in school libraries. The book recommendation system applies an algorithm based on association rules using DLS lending data and is designed to provide personalized book recommendation services to school library users. For this purpose, association rules based on the Apriori algorithm and betweenness centrality analysis were applied and detailed functions such as descriptive statistics, generation of association rules, student-centered recommendation, and book-centered recommendation were materialized. Subsequently, opinions on the use of the book recommendation system were investigated through in-depth interviews with teacher librarians. As a result of the investigation, opinions on the necessity and difficulty of book recommendation, student responses, differences from existing recommendation methods, utilization methods, and improvements were confirmed and based on this, the following discussions were proposed. First, it is necessary to provide long-term lending data to understand the characteristics of each school. Second, it is necessary to discuss the data integration plan by region or school characteristics. Third, It is necessary to establish a book recommendation system provided by the Comprehensive Support System for Reading Education. Based on the contents proposed in this study, it is expected that various discussions will be made on the application of a personalization recommendation system that can be used in the school library in the future.
참고문헌 (27)
- 강봉숙, "학교도서관 DLS 목록의 자료 접근성에 대한 논의 - 문학 분야 장서를 중심으로 -", 한국도서관·정보학회지, 50(4), pp.539~559 (2019), 한국도서관·정보학회[DOI]
- 곽기영, "소셜네트워크분석" (2019), 청람
- 김미성, "연관규칙 마이닝에서의 동시성 기준 확장에 대한 연구", 지능정보연구, 18(1), pp.23~38 (2012), 한국지능정보시스템학회[DOI]
- 김성훈, "연관성분석 기반 도서추천서비스의 이용자 만족에 관한 내러티브 연구", 한국도서관·정보학회지, 52(3), pp.287~311 (2021), 한국도서관·정보학회[DOI]
- 김용, "Apriori 알고리즘 기반의 개인화 정보 추천시스템 설계 및 구현에 관한 연구", 한국비블리아학회지, 23(4), pp.283~308 (2012), 한국비블리아학회
- 김용, "멀티미디어 콘텐츠를 위한 이용빈도 기반 하이브리드 추천시스템에 관한 연구", 정보관리학회지, 23(3), pp.91~126 (2006), 한국정보관리학회[DOI]
- 김지혜, "연관규칙과 협업적 필터링을 이용한 상품 추천 시스템 개발", 컴퓨터교육학회 논문지, 9(1), pp.71~80 (2006), 한국컴퓨터교육학회
- 도서관 빅데이터 분석 활용 체계 구축(2014년) 최종보고서, "김혜선", 한국과학기술정보연구원, ~ (2015)
- 문현실, "시각 정보를 활용한 딥러닝 기반 추천 시스템", 지식경영연구, 21(3), pp.27~44 (2020), 한국지식경영학회[DOI]
- 박대우, "빅데이터 기반 도서추천시스템 구축을 위한 아키텍처에 관한 연구", 한국IT정책경영학회 논문지, 12(1), pp.1559~1565 (2020), 한국IT정책경영학회
- 박종학, "사회연결망：신규고객 추천문제의 새로운 접근법", 지능정보연구, 15(1), pp.123~140 (2009), 한국지능정보시스템학회
- 변우열, "학교도서관업무지원시스템(DLS) 개선방안에 관한 연구", 정보관리학회지, 34(1), pp.31~50 (2017), 한국정보관리학회[DOI]
- 이재식, "사례기반 추론을 이용한 인터넷 서점의 서적 추천시스템 개발", 한국전자거래학회지, 13(4), pp.173~191 (2008), 한국전자거래학회
- 이현숙, "도서관학 5법칙으로 본 학교도서관 운영과 개선방안 - 부산 D초등학교 도서관을 사례로 하여 -", 한국도서관·정보학회지, 53(1), pp.171~190 (2022), 한국도서관·정보학회[DOI]
- 대학도서관진흥종합계획(2019~2023) 수립을 위한 연구, "장윤금", 한국교육학술정보원, ~, pp.CR 2018-3 (2018)
- 정경용, "개인화 추천 시스템에서 연관 관계 군집에 의한 아이템 기반의 협력적 필터링 기술", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 31(4), pp.467~477 (2004), 한국정보과학회
- 정영미, "필터링 기법을 이용한 도서 추천 시스템 구축", Journal of Information Science Theory and Practice, 33(1), pp.1~17 (2002), 한국과학기술정보연구원
- 홍연경, "대출 기록에 기초한 대학 도서관 도서 개인화 추천시스템 개발 및 평가에 관한 연구", 정보관리학회지, 38(2), pp.113~127 (2021), 한국정보관리학회[DOI]
- Agrawal, R., "Fast algorithms for mining association rules", Proc. of the 20th International Conference on Very Large DataBases, pp.487~499 (1994)
- Ahn, H. J., "A New similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold-starting problem", Information Sciences, 178(1), pp.37~51 (2008)[DOI]
- Marko Balabanović, "Fab: content-based, collaborative recommendation", Communications of the ACM, 40(3), pp.66~72 (1997), Association for Computing Machinery (ACM)[DOI]
- Freeman, L. C., "Centrality in social networks : conceptual clarification", Social Networks, 1, pp.215~239 (1979)[DOI]
- Mariana, S., "Association rule mining for building book recommendation system in online public access catalog", Proceedings of the 2017 3rd International Conference on Science in Information Technology, pp.246~250 (2017)
- Pei, Y. F., "매개 중심성 분석을 이용한 콘텐츠 추천 방법", 2011년도 한국인터넷정보학회 하계학술발표대회 논문집, 12, pp.167~168 (2011)
- Sarwar, B., "Item-based collaborative filtering recommendation algorithm", Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web, pp.285~295 (2001)
- Wu, Y. H., "Index structures of user profiles for efficient web page filtering services", Proceedings of Institute of Electrical and Electronics Engineers Conference on Distributed Computing Systems, pp.644~651 (2000)
- Ziegler, S., "PAL : toward a recommendation system for manuscripts", Information Technology and Libraries, 37(3), pp.84~98 (2018)[DOI]