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Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ ³í¹®Áö D

Current Result Document : 7 / 7

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) »ç¿ëÀÚ ¼±È£µµ¿Í ½Ã°¢Àû ±â¼úÀÚ¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ »ç¿ëÀÚ ÇÁ·ÎÆÄÀÏ ±â¹Ý À̹ÌÁö Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Image recommendation algorithm based on profile using user preference and visual descriptor
ÀúÀÚ(Author) ±è´öȯ   ¾çÁؽĠ  Á¶¿øÈñ   Deokhwan Kim   Junsik Yang   Wonhee Cho  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 15-D NO. 04 PP. 0463 ~ 0474 (2008. 08)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
Á¤º¸ ±â¼ú°ú ÀÎÅͳÝÀÇ ¹ßÀüÀº ¸ÖƼ¹Ìµð¾î ÄÁÅÙÃ÷ÀÇ ¾ç¿¡ À־ Æø¹ßÀûÀΠ¼ºÀåÀ» °¡Á® ¿ÔÀ¸¸ç ÀÌ·¯ÇÑ ¸ÖƼ¹Ìµð¾î ÄÁÅÙÃ÷ ¾çÀÇ Áõ°¡´Â ÀÌ¿ëÀÚÀÇ ¿ä±¸¿¡ ¸Â´Â ¸ÖƼ¹Ìµð¾î ÄÁÅÙÃ÷ Ãßõ¿¡ ´ëÇÑ Çʿ伺À» ´õ Áõ°¡ ½ÃÄ×´Ù. ÇöÀç±îÁö ÀϹݻóÇ°°ú ¸ÖƼ¹Ìµð¾î ÄÁÅÙÃ÷ ÃßõÀ» À§ÇÑ ±â¹ý¿¡´Â Çù¾÷ÇÊÅ͸µ (CF: Collaborative Filtering)ÀÌ ÀÖ´Ù. ÇÏÁö¸¸ ±âÁ¸ÀÇ CF ±â¹ýÀº À̹ÌÁö°¡ °®°í Àִ ½Ã°¢Àû Æ¯Â¡À» Á¦´ë·Î Ç¥ÇöÇÏÁö ¸øÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ÀԷ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Èñ¹Ú¼º (Sparsity) ¹®Á¦¿Í ½Å»óÇ° Ãßõ ¹®Á¦ ±×¸®°í ¼±È£µµÀÇ µ¿ÀûÀΠº¯È­ ¹®Á¦¸¦ Æ÷ÇÔÇÏ°í Àֱ⠶§¹®¿¡ À̹ÌÁö ÄÁÅÙÃ÷ Ãßõ¿¡´Â ÀûÇÕÇÏÁö ¾Ê´Ù. ÀÌ¿Í °°Àº ±âÁ¸ÀÇ CF±â¹ýÀÇ ´ÜÁ¡À» ÇØ°áÇϱâ À§Çؼ­ º» ³í¹®¿¡¼­´Â »õ·Î¿î À̹ÌÁö Ãßõ ¹æ¹ýÀ¸·Î FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) ±â¹ýÀ» Á¦¾ÈÇÑ´Ù. FBCF ±â¹ýÀº ½Ã°¢Àû Æ¯Â¡À» ¼±È£µµ¿¡ µû¶ó ±ºÁýÈ­ÇÑ »õ·Î¿î »ç¿ëÀÚ ÇÁ·ÎÆÄÀÏ ±¸¼º¹æ¹ýÀ» Á¦½ÃÇϸç, ¼±È£µµ Çǵå¹éÀ» ÅëÇÏ¿© ±¸¸ÅÀÚÀÇ ÇöÀç ¼ºÇâÀ» Ãßõ¿¡ ¹Ý¿µÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ½ÇÁ¦ ¸ð¹ÙÀÏ À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅ͸¦ »ç¿ëÇÑ ½ÇÇè¿¡¼­ FBCF ±â¹ýÀÌ ±âÁ¸ÀÇ CF ±â¹ýº¸´Ù 400% Çâ»óµÈ ¼º´ÉÀ» º¸ÀÓÀ» È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
The advancement of information technology and the popularization of Internet has explosively increased the amount of multimedia contents. Therefore, the requirement of multimedia recommendation to satisfy a user's needs increases fastly. Up to now, CF is used to recommend general items and multimedia contents. However, general CF doesn't reflect visual characteristics of image contents so that it can't be adaptable to image recommendation. Besides, it has limitations in new item recommendation, the sparsity problem, and dynamic change of user preference. In this paper, we present new image recommendation method FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) to resolve such problems. FBCF builds new user profile by clustering visual features in terms of user preference, and reflects user's current preference to recommendation by using preference feedback. Experimental result using real mobile images demonstrate that FBCF outperforms conventional CF by 400% in terms of recommendation ratio.
Å°¿öµå(Keyword) ±ºÁýÈ­   À̹ÌÁö ¼¼±×¸àÅ×À̼Ǡ  Ãßõ ½Ã½ºÅÛ   Çù¾÷ ÇÊÅ͸µ   ¿µ¿ª ±â¹Ý À̹ÌÁö °Ë»ö   Clustering   Image Segmentation   Collaborative Filtering   Recommendation System   Region-based Image Retrieval  
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