오하영, 구은희,

Vol. 27, No. 6, pp. 1499-1506, 12월. 2017
10.13089/JKIISC.2017.27.6.1499, Full Text:
Keywords: Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) based Recommender System, prediction shift
Abstract

스마트폰의 사용 다양한 앱 들의 출시 등이 기하수으로 증가되면서 악성 앱 한 동시에 증가다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평, 댓 인기 카테고리 등의 정인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동인 정보들 을 실으로 사용하여 정인 정보와 동인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커과의 횟수 등 을 측정 가능한 수에서 부분으로 반하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안 하는 기법이 견고하고 효율인 앱 추천 시스템임을 증명했다.

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