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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제14권 제8호
발행연도
2016.1
수록면
313 - 318 (6page)

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현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.
#소셜 네트워크 #감성 디자인 #추천 #크라우드소싱 #협력적 필터링 #Social Network #Sensibility Design #Recommendation #Crowdsourcing #Collaborative Filtering

목차

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참고문헌 (15)

참고문헌 신청
S. Lee / 2013 / A Quality Control Framework for High Quality Crowdsourcing / Korean Institute of Information Scientists and Engineers 40(2):158~160 google schola 김재영 / 2014 / 크라우드소싱 저널리즘의 성과와 과제: <한겨레>의 ‘전두환 재산 찾기 프로젝트’와 <뉴스타파>의 ‘조세피난처 프로젝트’ 사례 분석 / 사회과학연구 25(3):205~224 google schola 이동현 / 2012 / 지적 혁신을 위한 크라우드소싱 적용 가능성에 관한 연구 / 한국지적학회지 28(2):55~70 google schola 정경용 / 2004 / 개인화 추천 시스템에서 연관 관계 군집에 의한 아이템 기반의 협력적 필터링 기술 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 31(4):467~477 dbpia H. Jung / 2011 / Sensibility Ergonomics Car Design Supporting Method using Information Filtering / The Korea Contents Society :5~6 google schola

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