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상황정보 가중치를 이용한 스마트 자동판매기 개인화 추천시스템 (A Personalized Recommender System using Context Data Weights for Smart Vending Machines)

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최초등록일 2025.07.11 최종저작일 2017.12
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상황정보 가중치를 이용한 스마트 자동판매기 개인화 추천시스템
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    • 🔬 IoT 기술과 상황인지 기반의 혁신적인 자동판매기 추천시스템 제안
    • 💡 개인화된 맞춤형 상품 추천 방법론 제시
    • 📊 기존 방법론 대비 우수한 성능의 추천 모델 연구

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 33권 / 3호 / 15 ~ 26페이지
    · 저자명 : 정수연, 김룡, 김영국

    초록

    과거의 자동판매기는 무인 판매를 목적으로 단순한 작업만을 수행하였지만 현재는 영화표나 승차권뿐만 아니라 식권 등 다양한 상품들을 예약 및 판매하여 사용자에게 편리함을 제공하고 있다. 최근에는 자동판매기에 디스플레이가 탑재되어 판매 상품 정보를 변경하는데 유용하며 큰 디스플레이로 많은 상품 정보를 담고 있다.
    하지만 디스플레이가 크기 때문에 사용자가 원하는 상품을 찾기 어렵고, 모든 사람들에게 동일한 첫 화면을 보여주기 때문에 사용자가 원하는 상품이 첫 화면에 없다면 상품을 찾는 문제가 있다. 따라서 사용자에게 필요한 정보를 첫 화면에 제공할 수 있는 개인화된 방법이 필요하다.
    본 논문은 IoT 기술이 접목된 스마트 자동판매기를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 상품을 추천할 수 있는 개인화된 추천시스템을 제안한다. 또한 사용자에게 주어진 상황(기상정보와 시간정보)에 따른 선호도 변화를 고려하여 추천할 수 있도록 상황인지 맞춤정보 서비스를 제공한다. 제안하는 모델은 기존 베이지안 네트워크에서 사용자의 상태에 따라 선호도가 변화하는 것을 고려하여, 순차적인 데이터에서 사용자의 구매 패턴을 찾아 위 문제를 해결한다. 실험결과, 제안하는 모델의 성능이 기존의 베스트셀러 기반 Top-N 방법보다 추천성능이 우수하며 실제적으로 선호도가 변하는 상황에서 유용함을 나타내었다.

    영어초록

    In the past, vending machines performed only simple tasks for unattended sales, but now they offer convenience to users by selling various things such as movie tickets and train tickets. Recently, it is useful to change the product information with a display, and it contains a lot of information with a large display. However, since the display is large, it is difficult to find the desired product information. And since the first screen is displayed to all the users, the user who does not want the information on the first screen touches one by one and searches for the desired product.
    Therefore, there is a need for a method of providing the user with necessary information directly on the screen.
    In this paper, we propose a personalized recommendation system that can recommend item based on user's preference using smart vending machine with IoT technology. In addition, it provides a context-aware personal information service so that it can be recommended to the user considering the change of preference according to a given situation. The proposed model is able to find patterns in sequential data and solve the problem considering user preferences changing according to the state. The experimental results show that the performance of the proposed model is better than the existing method(Best Top-N), and prove to be practically useful.

    참고자료

    · 없음
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