As mobile Web technology becomes more increasingly applicable, the mobile contents market, especially character image downloading for mobile phones, has recorded remarkable growth. In spite of this rapid growth, customers experience high levels of frustration in the process of searching for desired character images.
We proposed a visual contents recommender system (VISCORS) to enhance the customers’ search efficiency by combining collaborative filtering with a content-based image retrieval technique. An experiment was undertaken with the participation of real mobile Web customers using the 230 character images that Korea Telecom Freetel (KTF), a leading Korean CDMA carrier, is currently offering. The experiment result confirmed that VISCORS is a significantly better searching aid than the two other benchmarked searching systems - best-seller-based and pure CF systems - and it could be used as a realistic solution for character image recommendation within the large-scale image database in the mobile web evironment.
모바일 웹 응용기술의 발전과 응용 분야의 급속한 확산에 따라 모바일 웹을 위한 멀티미디어 컨텐츠 시장이 놀라운 성장을 보였으며, 그 중에서도 캐릭터 이미지 다운로딩 서비스 시장의 성장이 주목할 만 하였다. 휴대용 전화를 포함한 다른 종류의 모바일 단말기를 위한 웹상의 모바일 멀티미디어 컨텐츠는 다양화의 과정을 거치며 급속한 양적 성장으로 인하여 웹상에 존재하는 무수한 양의 멀티미디어 컨텐츠로부터 원하는 컨텐츠를 검색하는 효율적인 접근 방법이 절실하게 요구되고 있다.
이러한 모바일 캐릭터 이미지의 다운로딩 서비스 시장의 빠른 성장에도 불구하고 현재 컨텐츠의 검색을 도와주는 도구의 수준은 극히 초보적이고 원시적인 단계에 머물고 있으며 이와 같은 후진적인 서비스 방법으로 인하여 컨텐츠 시장의 고객들은 원하는 이미지 검색에 많은 어려움을 경험하고 있으며 고객이 경험하고 있는 이러한 좌절과 애로는 고객들의 중도 포기율을 증가시켜 컨텐츠 공급자의 수익 / 매출 기회의 매출 기회의 손실로 이어지고 있다.
우리는 본 논문에서 이러한 문제를 해결하고 고객의 이미지 검색 프로세스의 효율성을 높이고자 모바일 웹 환경에 적합한 캐릭터 이미지의 추천 시스템을 제안하였다. 캐릭터 이미지의 특성상, 추천의 효율을 높이기 위하여 고객의 장/단기 선호도를 반영하여야 하며 이를 위하여 본 논문에서는 서로 상이한 도메인에서 사용되고 있는 기존의 협업기반의 추천방법 (Collaborative Filtering)과 내용기반이미지 검색방법 (Content-based Image Retrieval) 을 혼합, 병용한 하이브리드 방식의 새로운 방법을 제시하였다.
