모바일 환경에서 추천 서비스를 위한 확장 스카이라인 계산 기법 (An Extended Skyline Computation Scheme for Recommendation Services in Mobile Environments)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 18권 / 7호 / 558 ~ 562페이지
· 저자명 : 김지현, 김명

초록

다차원 데이터 집합의 스카이라인은 사용자의 요구조건에 최적인 원소들로 구성된 부분집합으로 추천 서비스에 활용도가 높다. 특히, 데이터의 모든 차원 속성 값이 정해져 있는 경우에는 스카이라인을 사전에 계산해 두고 사용하면 된다. 그러나 사용자가 이동하는 모바일 환경에서는 사용자의 현 위치로부터의 거리가 요구조건에 포함되므로 미리 계산된 스카이라인이 추천 서비스에 적합하지 않을 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하기 위해 확장 스카이라인을 정의하고, 이를 효율적으로 계산하는 기법을 소개하며, 실험을 통해 그 효율성을 검증한다.

영어초록

The skyline of a multidimensional data set is defined to be the subset whose elements are optimal to the user's requirements. Thus, the skyline of a multidimensional data set is very useful for recommendation systems. Especially, in case the values of all the dimensional attributes of the set are pre-determined, skyline computation can be done in advance of the recommendation services. However, in a mobile environment where the user is moving around, his/her location should also be considered for recommendation services. In this study, in order to enhance the quality of the recommendation services, we define an extended skyline, propose an efficient scheme for computing the skyline. The effectiveness of the scheme is shown by experiments.

참고자료

· 없음