위치 정보를 이용한 오프라인 도서 추천 시스템

- 스마트폰을 이용한 사용자 행동추적 방법과 추천시스템의 설계

Offline Book Recommendation System using User Location Information
HCI 2012, 2012.1, 53-55 (3 pages)
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초록
책은 빠른 기술의 발전에도 불구하고, 정보전달의 유효한 수단으로써 아직도 큰 영향을 미치고 있다. 추천 시스템은 수많은 서적 중 사용자가 책을 선택하는데 큰 도움을 준다. Collaborative Filtering 은 훌륭한 추천 알고리즘이지만, 오프라인 서점과 온라인 서점에서의 사용자 행동 차이로 인해 오프라인 서점에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 위치정보를 활용하는 도서 추천 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 교보문고의 3 년간의 판매데이터에 기초하여 만들어졌다. 오프라인 서점에서 사용자의 위치를 추적하기 위하여 아이폰 앱을 개발하고, 사용자 스터디를 통하여 새로운 도서 추천 알고리즘의 성능을 검증하였다.

A book remains a powerful medium of transferring knowledge and experiences, even in this era of fast increases in e-books and other electronic media. Many recommendation systems assist users in choosing books they make like. A collaborative filtering technique is the most common type of recommendation system in e-commerce environment, but such a technique cannot be applied in a physical bookstore because of inherent differences in users" behaviors in online and offline environments. This paper suggests a novel recommendation system for the offline bookstore using a location information. This system is based on an analysis of 3-year sales records of Kyobo Bookstore, the most popular offline bookstore in Korea. The contributions of this paper include a new recommendation system, implemented for the iPhone, a systematic analysis of the Kyobo dataset for use in offline recommendation, and a user study of the performance of recommendation algorithm.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 오프라인 서점에서의 사용자 특징
3. 오프라인 사용자 정보 수집 방법
4. 결론
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