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Folder Recommendation Based on User Knowledge
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Mee You (School of business Administration, KyungHee University)
Joo Seok Park (School of business Administration, KyungHee University)
Jae Kyeong Kim (School of business Administration, KyungHee University)
Vol. 10, No. 3, Page: 133 ~ 146
Keywords
TF-IDF, keyword affinity
Abstract
By the development of the network technology, the types and amount of information that users keep in contact with have been dramatically increased. As a result, users are consuming a lot of time and energy to find needed information. On this, this article presents a new methodology that can efficiently manage their information within small cost by using content-based recommendation method and keyword affinity method. By using keyword affinity method, this methodology solves the content-based recommendation method's weak point that the performance is not good within the environment that the preferences of users are rapidly changing and new contents are created continuously and the accuracy level is low until the information of preferences are sufficiently gathered. This article carried out research on the personal e-mail environment where new information is frequently created and disappeared. Also this article assists folder recommendation for the efficient management of e-mail and verified the methodology mentioned above by an experiment to compare the performance of existing folder recommendation methods with the performance of this new method.
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사용자 지식을 반영한 메일 폴더 추천 방법론
류미 (경희대학교)
박주석 (경희대학교)
김재경 (경희대학교)
Keywords
추천시스템, 사용자 지식, 키워드 유사성
Abstract
네트워크 기술의 발달로 인하여 사용자가 접하게 되는 정보의 종류와 양이 급속하게 증가되고 있으며, 이로 인해 사용자는 자신이 필요로 하는 정보를 찾아내어 관리하는데 많은 시간과 노력을 소비하고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 추천기법 중에 하나인 내용기반 추천(Content-based Recommendation)과 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성(Keyword Affinity)을 이용하여 사용자가 보다 적은 비용으로 자신의 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방법론을 제시한다. 즉, 사용자의 선호도가 자주 변하거나 새로운 내용이 지속적으로 생성되는 환경에서는 추천의 성능이 떨어지고, 사용자의 선호도가 충분히 축적되기까지 정확한 추천이 어려운 내용기반 추천의 한계점을 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성을 응용하여 해결한다. 본 연구는 수시로 새로운 정보가 생성되고 삭제되는 개인 이메일 환경을 그 대상으로 하며, 사용자의 효율적인 이메일 관리를 위한 폴더 추천을 지원한다. 또한 실험을 통해 기존에 연구되었던 폴더 추천 방법론과 성능을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.
Cite this article
JIIS Style
You, M., J. S. Park, and J. K. Kim, "Folder Recommendation Based on User Knowledge", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 10, No. 3 (2004), 133~146.

IEEE Style
Mee You, Joo Seok Park, and Jae Kyeong Kim, "Folder Recommendation Based on User Knowledge", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 10, no. 3, pp. 133~146, 2004.

ACM Style
You, M., Park, J. S., and Kim, J. K., 2004. Folder Recommendation Based on User Knowledge. Journal of Intelligence and Information Systems. 10, 3, 133--146.
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