프로젝트

추천 시스템

누가 어떤 TV 프로그램을 봤는지에 대한 데이터가 주어졌을 때, 어떻게 사용자에게 적절한 TV 프로그램을 추천할 수 있을까? 소셜 네트워크 친구 정보가 주어졌을 때, 어떻게 사용자가 연결을 수락할 것 같은 친구를 추천할 수 있을까? 추천은 데이터 마이닝의 중요한 응용 분야이며 영화 추천, 식당 추천, 일자리 추천, 기사 추천, 친구 추천에서 널리 사용되고 있다. 데이터 마이닝 연구실에서는 추천을 위한 모델, 알고리즘, 시스템을 개발하고 연구하며 다음과 같은 연구에 초점을 두고 있다.

  • 평가, 소셜 네트워크, 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 멀티 모달 데이터에서의 추천 시스템에 대해 연구한다.
  • 다음에 볼 동영상 및 뉴스 기사와 같이 시퀀스 데이터의 다음 항목에 대한 예측 및 추천에 대해 연구한다.
  • 추천 시스템을 단순히 관찰하는 것을 넘어서 추천 시스템의 역학을 통제하는 방법 고안한다.
  • 매우 중요한 문제인 그래프에서의 추천 (예시로 LinkedIn에서의 “People You May Know” 혹은 Facebook에서의 친구 추천이 있다.)을 위한 빠르고 확장성 있는 모델 및 알고리즘을 연구한다.

응용:

  • 온라인 마켓상품 추천
  • 영화/TV 프로그램 추천
  • 식당 추천
  • 친구 추천
  • 뉴스 기사 추천

연구실적

  • Woojeong Jin, Jinhong Jung, and U Kang, "Supervised and Extended Restart in Random Walks for Ranking and Link Prediction in Networks", PLOS ONE (PLOS ONE), 2019. (to appear)
  • Jinhong Jung, Woojung Jin, and U Kang, "Random Walk Based Ranking in Signed Social Networks: Model and Algorithms", Knowledge and Information Systems (KAIS), Springer, 2019. (to appear)
  • Minji Yoon, Woojeong Jin, and U Kang, "Fast and Accurate Random Walk with Restart on Dynamic Graphs with Guarantees", The Web Conference (WWW) 2018, Lyon, France. [BIBTEX] [HOMEPAGE] [PDF]
  • Minji Yoon, Jinhong Jung, and U Kang, "TPA: Fast, Scalable, and Accurate Method for Approximate Random Walk with Restart on Billion Scale Graphs", 34th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE) 2018, Paris, France. [BIBTEX] [HOMEPAGE] [PDF]
  • Haekyu Park, Jinhong Jung, and U Kang, "A Comparative Study of Matrix Factorization and Random Walk with Restart in Recommender Systems", IEEE International Conference on Big Data (BigData) 2017, Boston, MA, USA. [BIBTEX] [HOMEPAGE (CODE, DATA)] [PDF]
  • Jinhong Jung, Namyong Park, Lee Sael, and U Kang, "BePI: Fast and Memory-Efficient Method for Billion-Scale Random Walk with Restart", ACM International Conference on Management of Data (SIGMOD) 2017, Raleigh, North Carolina, USA. [BIBTEX] [HOMEPAGE (CODE, DATA)] [PDF]
  • Jinhong Jung, Woojeong Jin, Lee Sael, and U Kang, "Personalized Ranking in Signed Networks using Signed Random Walk with Restart", IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2016, Barcelona, Spain. [BIBTEX] [PDF] [HOMEPAGE (CODE, DATA)]
  • Jinhong Jung, Kijung Shin, Lee Sael, and U Kang, "Random Walk with Restart on Large Graphs Using Block Elimination", ACM Transactions on Database Systems (TODS), vol. 41, issue 2, pp. 12:1-12:43, June 2016. [BIBTEX] [PDF] [HOMEPAGE (CODE, DATA)]
  • Kijung Shin, Jinhong Jung, Lee Sael, and U Kang, "BEAR: Block Elimination Approach for Random Walk with Restart on Large Graphs", ACM International Conference on Management of Data (SIGMOD) 2015, Melbourne, Australia [BIBTEX] [HOMEPAGE (CODE, DATA)] [PDF]
  • Dongyeop Kang, DongGyun Han, NaHea Park, Sangtae Kim, U Kang, and Soobin Lee, "Eventera: Real-time Event Recommendation System from Massive Heterogeneous Online Media", IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2014, Shenzhen, China. [BIBTEX] [PDF]
  • Jungeun Kim, Minsoo Choy, Daehoon Kim, and U Kang, "Link Prediction Based on Generalized Cluster Information", 23rd International World Wide Web Conference (WWW) 2014, Seoul, Korea. [BIBTEX] [PDF]