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모바일 사용자 행태 기반 프로파일 예측
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 심묘섭 | - |
| dc.contributor.author | 임희석 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-31T18:09:29Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-31T18:09:29Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-17 | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.issn | 2233-4890 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60095 | - |
| dc.description.abstract | 모바일 디바이스의 성능이 급격히 향상됨에 따라 사용자는 많은 작업을 모바일 환경에서 할 수 있게 되었다. 이는 모바일 디바이스에 저장된 행태 정보를 활용하면 사용자의 많은 부분을 알 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 사용자의 문자 메시지와 자주 사용하는 어플리케이션 정보(행태 정보)를 활용하여 사용자가 육아에 관심이 있는지와 같은 유용한 정보(프로파일 예측)를 만들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 수집할 수 있는 사용자의 행태 정보를 알아보고, 이를 활용하여 사용자를 프로파일링 할 수 있는 항목을 제안한다. 그리고 프로파일링 결과를 활용하여 사용자에게 편의를 줄 수 있는 정보로 활용할 수 있는 방안도 함께 제시한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국융합학회 | - |
| dc.title | 모바일 사용자 행태 기반 프로파일 예측 | - |
| dc.title.alternative | Predicting User Profile based on user behaviors | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 임희석 | - |
| dc.identifier.doi | 10.15207/JKCS.2020.11.7.001 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국융합학회논문지, v.11, no.7, pp.1 - 7 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국융합학회논문지 | - |
| dc.citation.title | 한국융합학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 11 | - |
| dc.citation.number | 7 | - |
| dc.citation.startPage | 1 | - |
| dc.citation.endPage | 7 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART002610528 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 모바일 데이터 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 분석 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 프로파일 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 머신러닝 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 추천 시스템 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Mobile Data | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Text Analysis | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Profile | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Recommendation System | - |
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