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사용자 웹 로그를 이용한 적응형 웹 검색

Adaptive Web Search based on User Web Log

  • 윤태복 (서일대학교 컴퓨터소프트웨어과) ;
  • 이지형 (성균관대학교 컴퓨터공학과)
  • Yoon, Taebok (Dept. of Computer Software, Seoil University) ;
  • Lee, Jee-Hyong (Dept. of Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 투고 : 2014.08.26
  • 심사 : 2014.11.06
  • 발행 : 2014.11.30

초록

웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

Web usage mining is a method to extract meaningful patterns based on the web users' log data. Most existing patterns of web usage mining, however, do not consider the users' diverse inclination but create general models. Web users' keywords can have a variety of meanings regarding their tendency and background knowledge. This study evaluated the extraction web-user's pattern after collecting and analyzing the web usage information on the users' keywords of interest. Web-user's pattern can supply a web page network with various inclination information based on the users' keywords of interest. In addition, the Web-user's pattern can be used to recommend the most appropriate web pages and the suggested method of this experiment was confirmed to be useful.

키워드

참고문헌

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