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Point-of-Interest 추천을 위한 매장 간 상관관계 분석 및 선호도 예측 연구A Study on Correlation Analysis and Preference Prediction for Point-of-Interest Recommendation

Other Titles
A Study on Correlation Analysis and Preference Prediction for Point-of-Interest Recommendation
Authors
박소현박영호박은영임선영
Issue Date
May-2018
Publisher
한국디지털콘텐츠학회
Keywords
POI추천; 상관관계분석; 아이템기반협업필터링; 예측시스템; 추천알고리즘; POI Recommendation; Correlation Analysis; Item-based Collaborative Filtering; Predictive System; Recommendation Algorithm
Citation
한국디지털콘텐츠학회논문지, v.19, no.5, pp.871 - 880
Journal Title
한국디지털콘텐츠학회논문지
Volume
19
Number
5
Start Page
871
End Page
880
URI
https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/4525
DOI
10.9728/dcs.2018.19.5.871
ISSN
1598-2009
Abstract
최근 소비자관련 빅 데이터 증가와 함께 이와 관련된 기술인 POI(Point-of-Interest) 추천 기술이 주목받고 있다. POI란, 소비자가 흥미롭거나 유용하다고 여기는 특정한 장소를 의미한다. 이전에 진행되었던 POI 추천시스템 관련연구들은 특정 데이터 셋에 한정되어 과 적합 문제가 발생할 수 있다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울로 및 송정로에 설치한 통합 센서로 부터 얻은 사용자 매장 방문 실 데이터를 이용하여 매장 간 유사도 및 상관관계를 분석하며, 분석 결과를 토대로 신규 사용자가 흥미 있을 만한 매장을 추천해 주는 선호도 예측 시스템 연구를 한다. 실험 결과, 다양한 유사도 및 상관관계 분석을 통하여 관련성이 높은 매장의 리스트와 관련성이 낮은 매장의 리스트를 도출해낼 수 있었다. 또한, 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 비교 실험을 수행한 결과 자카드 유사도 기반 아이템 협업 필터링 기법이 타 방법에 비해 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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Park, Young Ho
ICT융합공학부 (IT공학전공)
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