Implementation of Usenet News Filtering Agent using Kohonen Network

코호넨 신경망을 사용한 유즈넷 뉴스 필터링 에이전트 구현

With the proliferation of internet and an increase in internet users, several kinds of vast information are provided to users on the internet. It is increasing in the need of personalization service by filtering user preferred news among various news documents provided through several news servers.. In this paper, we implemented a filtering agent system to meet to demand for personalized news service. In the proposed system, Kohonen network is used to train keywords provided by users and to classify news groups. Resulting from that, the personalized new service is achieved. After we trained and tested the filtering agent, we could provide users news groups with their intention.

인터넷이 활성화되고 인터넷 사용자도 급증하면서 여러 형태의 많은 정보들이 인터넷을 통해 사용자들에게 제공되어지고 있다. 그 중에서도 많은 뉴스서버들을 통해 제공되는 다양한 뉴스들 중에서 사용자가 원하는 뉴스만 필터링 해서 제공받을 수 있는 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 뉴스 서비스의 개인화에 대한 요구를 충족시키기 위해 뉴스 필터링 에이전트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 코호넨 신경망을 이용해서 사용자가 입력한 키워드에 대해 학습을 실시하여 뉴스그룹을 분류하고, 이를 통해 사용자가 원하는 뉴스만을 제공해 준다. 임의의 사용자를 대상으로 뉴스선호도를 학습한 후 테스트한 결과, 사용자의 선호도를 반영한 뉴스 그룹들을 제시할 수 있었다.