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모바일 환경에서의 추천 서비스를 위한 스카이라인 계산 기법

Title
모바일 환경에서의 추천 서비스를 위한 스카이라인 계산 기법
Other Titles
Extended Skyline Computation Techniques for Recommendation Services in Mobile Environments
Authors
김지현
Issue Date
2012
Department/Major
대학원 컴퓨터정보통신공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
김명
Abstract
모바일 기기의 사용이 증가함에 따라 이동 환경에서 보다 신속하고 정확한 정보를 제공하는 추천서비스에 대한 필요성이 급증하였다. 이러한 추천서비스의 개발을 위해 다중 특성을 고려한 질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 이 중에서도 스카이라인 질의가 가장 많이 활용되고 있다. 또한 스카이라인 질의 계산을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 제안되었으나, 이동 객체와 모바일 상황을 동시에 고려해야하는 이동 환경 조건에서는 많은 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 이동 객체, 모바일 환경의 추천 서비스를 위한 스카이라인 계산 응용 기법을 제안한다. 다차원 데이터의 효율적인 스카이라인 계산 기법을 제안하고, 또한 스카이라인 질의 계산 기법을 이용하여 움직이는 이동 객체에게 실시간으로 추천 가능한 고품질의 스카이라인 후보값을 제공한다. 또한 사용자에게 질 높은 추천 서비스를 제공할 수 있도록 스카이라인 결과 값을 확장하여 모바일 상황에서 스카이라인 질의 계산을 효율적으로 처리할 수 있도록 한다. 본 논문의 연구들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 추천서비스를 위한 사용자 요청의 스카이라인 질의 계산을 위해 스카이라인 계산의 전처리 단계에서 사용할 수 있는 필터 라인 설정 기법을 제안한다. 이 기법은 대용량의 다차원 데이터의 계산에 있어서 시스템의 오버헤드도 줄이면서 스카이라인을 효율적으로 계산할 수 있다. 둘째, 스카이라인을 효율적으로 계산하기 위해 적응적 필터 설정 기법을 제안한다. 이 기법은 다차원 데이터 공간에 넓게 퍼져 있는 필터링의 효과를 극대화하기 위해 이용되는 방법으로 단계별 스카이라인의 빠른 계산과 전체 스카이라인의 신속한 계산 처리를 도와 효율적 스카이라인 계산을 할 수 있다. 셋째, 사용자(이동객체)의 모바일 이동 상황을 고려한 사용자의 선호도 및 사용자의 위치 제약 사항을 고려한 부분 스카이라인 계산 기법을 제안한다. 이 기법은 스카이라인에 속하지 않는 데이터를 신속하게 제거해가며, 사용자의 요구를 점진적으로 반영할 수 있다. 마지막으로 모바일 이동 상황에서의 고품질 추천 서비스를 제공하기 위해 스카이라인 확장 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자(이동 객체) 질의의 요구사항에 맞는 최적화된 스카이라인의 유효 영역을 확장하여 최종적으로 질 높은 스카이라인을 제공할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법들은 이론적인 분석과 모의실험을 통해 모바일 이동 상황을 고려한 추천 스카이라인 질의가 효율적으로 계산될 수 있음이 증명되었다.;With the increasing use of mobile devices, the needs of recommendation services in mobile environments are also significantly increased. Skyline query is one of the operations that can be effectively used for recommendation services. The skyline of a multidimensional data set consists of the elements that are not dominated by other elements of the set. It is considered to be the set that is most preferred by users or query objects, so that the skyline computation is especially useful for decision making systems dealing with large data sets. However, in a mobile environment where query objects are moving around, the skyline points around the query objects may not be the most preferred by the user because the properties except the location are not good enough to be recommended. In this thesis, we propose various techniques to resolve such problems. We first present an efficient algorithm for computing the skyline of a multidimensional data set with only static properties. In order to do so, we define and establish adaptive filters that can be used in the preprocessing stage of the algorithm. We then extend the definition of the skyline of a multidimensional data set in various ways so that the recommendation services in mobile environments can perform better. We next present efficient algorithms for computing the extended skyline and evaluated the performance of the proposed algorithms. The thesis can be summarized in detail as follows. First, we propose a filter lining scheme that can be used in the preprocessing stage of skyline computation algorithms. This technique can compute skyline efficiently for a large multidimensional data set by reducing the overhead of the system. Second, we propose an efficient skyline computation scheme that dynamically adjusts adaptive filters during the first scan of the data set in order to maximize the amount of non-skyline record elimination. Third, we also propose an algorithm for computing a subset of the skyline considering location restrictions that the user provides, such as the origin movement, degree ranges and/or distance from the origin. The algorithm eliminates non-candidate data rapidly, and returns in oder the skyline points that satisfy the user's requests. Finally, in order to enhance the quality of the recommendation services, we extends the definition of the skyline of a multidimensional data set, and propose an efficient scheme for computing the skyline. The scheme can extend the scope of the optimized skyline that meets the requirements of the query (moving objects), and provide high-quality skyline. The performance of the proposed techniques are evaluated by theoretical analysis and various experiments.
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일반대학원 > 컴퓨터정보통신공학과 > Theses_Ph.D
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