한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
- /
- Pages.523-526
- /
- 2010
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천 시스템의 개발
Development of contents recommendation system based on social network
- 배운봉 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 왕청 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 권경락 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 손종수 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 정인정 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
- Pei, Yun-Feng (Dept. of Computer and Information Science. Korea University) ;
- Wang, Qing (Dept. of Computer and Information Science. Korea University) ;
- Kwon, Kyung-Lag (Dept. of Computer and Information Science. Korea University) ;
- Sohn, Jong-Soo (Dept. of Computer and Information Science. Korea University) ;
- Chung, In-Jeong (Dept. of Computer and Information Science. Korea University)
- 발행 : 2010.11.12
초록
오늘날의 인터넷은 웹 2.0 의 출현으로 인하여 콘텐츠의 생산주체가 서비스 제공자에서 서비스 수요자인 사용자들로 변화되고 있다. 이에 따라 사용자들의 경험은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치고 있으며 소셜 네트워크에서 취득한 콘텐츠는 검색으로 취득한 콘텐츠보다 신뢰를 받고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 기반으로 사용자들에게 양질의 콘텐츠를 추천하기 위한 방법과 그 개발을 보인다. 소셜 네트워크는 XML 기반의 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF 를 이용하여 수집하며 이를 통해 사용자와 사용자 사이의 관계를 수집한다. 그리고 웹 콘텐츠 출판언어인 RSS를 이용하여 각 사용자들이 블로그 등을 통해 배포한 콘텐츠를 수집한다. 본 논문에서 보이는 시스템은 FOAF 와 RSS 를 기초로 입력된 키워드에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 콘텐츠를 추천하는 기능을 가진다. 본 논문에서 보이는 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 사용자가 속한 소셜 네트워크에서 콘텐츠 생산자가 대한 중요도가 반영되므로 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.
키워드