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최영환 (공주대학교) 권일경 (공주대학교) 김진태 (공주대학교) 서효석 (공주대학교) 이상용 (공주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
442 - 445 (4page)

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사용자 컨텍스트의 예측은 유비쿼터스 환경에서 사용자의 성향을 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 시계열 분석을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측하고 이를 기반으로 개인화 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자 컨텍스트의 예측을 위해 k-means 클러스터링으로 비슷한 성향을 보이는 사용자들을 그룹핑하고, 각 사용자의 위치정보와 평가정보를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 테스트베드를 구축하고, 500개의 샘플 데이터를 생성하여 70%의 트레이닝 데이터와 30%의 테스트 데이터로 평가를 수행하였다. 처리시간 및 예측 정확도를 평가 한 결과, 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 평균 0.8초를 보여 실시간 서비스 환경에서 딜레이 타임 없이 사용할 수 있음을 보였다.
#k-means 클러스터링 #시계열 분석 #컨텍스트 예측 #개인화 서비스

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 컨텍스트 예측 기반 개인화 서비스
4. 테스트 및 평가
참고문헌

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