[이비즈니스, 모바일] 모바일 환경에서의 컨텐츠 추천 방법에 관한 연구

목차

제１장 서론
제１절 연구 목적 및 연구 배경
제２절 연구 내용

제２장 이론적 고찰
제１절 모바일 비즈니스와 컨텐츠
제１항 모바일 비즈니스의 정의
제２항 모바일 비즈니스의 특징
제３항 국내 외 모바일 비즈니스의 현황
제４항 모바일 컨텐츠의 동향 및 제약 사항
제５항 모바일 컨텐츠의 특징 – 캐릭터 컨텐츠를 중심으로
제２절 추천 시스템
제１항 추천 시스템의 정의 및 기법과 성과
제２항 추천을 위한 데이터 마이닝 기법
제３항 적합성 피드백

제３장 모바일 상에서의 컨텐츠 추천 방법론 구현
제１절 컨텐츠 추천 알고리즘의 개요
제２절 이미지 속성 추출
제３절 의사결정나무에 의한 초기 추천 리스트 추출
제４절 적합성 피드백을 통한 캐릭터 추천
제５절 구현 시나리오

제４장 결론
제１절 연구의 요약 및 기대효과
제２절 향후 연구 과제

본문내용

본 연구의 방법론을 구현하는데 있어서 가장 우선적으로 컨텐츠와 사용자와의 구매 연관성을 파악하기 위하여는 우선 캐릭터 이미지의 특성을 파악 하고 본 연구에서 각 캐릭터들의 차별성을 결정 짓는 속성을 추출하여야 한다. 본 연구에서는 캐릭터 이미지의 색상 정보를 이미지 속성 추출의 매개체로 선정하는데 그 이유는 이미지의 크기 및 방향에 독립적이며 기하학적 변형에도 강건하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 색상 정보를 추출하는 방법으로 사용되는 것은 색상 히스토그램의 작성이다. 캐릭터 이미지의 특성 추출에 의하여 각 캐릭터의 고유 값을 지정하며, 또한 캐릭터 이미지의 군집화를 위하여 사용자가 색채를 보고 느끼는 요인은 색상 (Hue), 채도 (saturation), 명도 (intensity) 을 이용한 색상 비율 기반 H.S.I 히스토그램을 사용한다.
캐릭터의 색상 특성을 기본으로 분류되어진 캐릭터 이미지를 먼저 무선인터넷 접속 당시 추천 되어지는 초기 추천 리스트를 추출하는데 있어서는 컨텐츠의 특성과 사용자들의 특성을 추출하여 각 사용자별 구매 유형을 학습한 의사결정나무 방법론을 사용하였다.
그 후 모바일 캐릭터의 경우 사용자와의 상호작용을 배제한 특성만을 고려한 추천 시스템에는 한계가 있을 수 있는 것을 감안하여 각 캐릭터와 고객과의 상호작용을 통한 고객 선호도를 학습 하는 방법론을 추가 하였다. 고객 과의 상호 작용은 적합성 피드백에 의한 연속적 질의로 구성되며 고객의 적합여부에 따라 질의 점을 갱신하여 더욱더 정확한 사용자의 선호도를 학습할 수 있게 하였다.

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