- 상황 인식을 이용한 사례기반 음악추천시스템
- ㆍ 저자명
- 이재식,이진천,Lee. Jae Sik,Lee. Jin Chun
- ㆍ 간행물명
- 한국 지능정보시스템학회논문지
- ㆍ 권/호정보
- 2006년|12권 3호|pp.111-126 (16 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국지능정보시스템학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
상황 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 상황 인식 기술을 사례기반 음악추천시스템에 접목시켰다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 음악청취의향 인식모듈과 음악추천 모듈로 구성된다. 음악청취의향 인식모듈은 사용자가 음악을 듣고 싶어 하는지 아닌지를 외부상황정보를 이용하여 추론한다. 사용자가 음악을 청취할 의향이 있다고 판단되면, 음악추천 모듈은 사용자와 유사한 성향을 보이는 다른 사용자들이 유사한 상황에서 주로 들었던 노래들을 사용자에게 추천한다. 제안 시스템과 전통적인 방식의 사례기반 음악추천시스템의 성능을 비교한 결과, 제안 시스템이 추천의 정확도에서 약 9% 포인트 높게 나타났다.
The context-awareness is one of the core technologies in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a case-based music recommendation system. Our proposed system consists of Intention Module and Recommendation Module. The Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. Then, the Recommendation Module selects songs from the songs that are listened by similar users in similar context, and recommends them to the user. The results showed that our proposed system outperformed the traditional case-based music recommendation system in accuracy by about 9% point.