한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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- Pages.1050-1053
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- 2014
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
데이터 마이닝과 집단 지성 기법을 활용한 소셜 콘텐츠 추천 방법에 대한 연구
A Study on Social Contents-Recommendation method using Data Mining and Collective Intelligence
- 강대현 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 박한샘 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 이정민 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 권경락 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
- 정인정 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
- Kang, Daehyun (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
- Park, Hansaem (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
- Lee, Jeungmin (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
- Kwon, Kyunglag (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
- Chung, In-Jeong (Dept. of Computer and Information Science, Korea University)
- 발행 : 2014.11.05
초록
웹 기반 서비스의 발전과 스마트 기기의 보급으로 사용자들은 다양한 웹 서비스들을 이용할 수 있게 되었고, 소셜 웹과 같은 사람들 간의 관계를 형성함으로써 정보를 주고받는 서비스에 접근하여 자신만의 콘텐츠를 생성, 공유하기가 용이해졌다. 그러나 소셜 웹 사용자들이 증가하고 지식의 양이 늘어남에 따라, 방대한 양의 지식들 중 필요한 정보만을 효율적으로 창출해내고자 하는 연구 또한 시도되어 왔다. 그러나, 기존의 방법은 다수의 서비스 사용자들의 공통적인 관심사가 반영된 결과를 도출해내기에는 부족하다는 단점이 있었다. 그리하여, 본 논문에서는 집단 지성 알고리즘과 의사 결정 나무를 활용하여 소셜 웹을 이용하는 사용자들의 태그와 URL 정보를 토대로 트렌드를 분석, 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안하고, 이를 통하여 다수 사용자들의 기호가 반영된 다양한 정보들을 소셜 웹 사용자들에게 제공해줄 수 있음을 보인다.
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