• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.3
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• pp.551-558
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• 2017

The growth of blogs has two aspect of providing various information and marketing. This study collected the rankings of blog posts of large portal using OpenAPI and investigated the features of blogs ranked through the exploratory data analysis technique. As a result of the analysis, it was found that the influence of the blogger and the recent creation date of the post were highly influential factors in the top rank. Due to the weakness of these evaluation algorithms, there was a problem of showing the search results which is concentrated to the power blogger's post. In this study, we propose an algorithm that improves the reliability of content by adding the reliability DB information which is verified by the experts and reflects the fairness of the application of the ranking score through the trend index indicating various public interests. Improved algorithms have made it possible to provide more reliable information in the search results of the relevant field and have an effect of making it difficult to manipulate ranking by illegal applications that increase the number of visitors.

• Journal of Digital Convergence
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• v.9 no.2
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• pp.101-110
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• 2011

This study has a blog usage experience with china netizen. We found the impact that blog usage motive, usage type, blog involvement and political-society disposition influence on a moral recognition with a blog activity. Results were as follows: First, A blog usage motive appeared seven, self-expressive and informational search motives were revealed that we had an influence on moral recognition of blog activity. Second, they had the difference in a blog usage motive according to a blog involvement and blog involvement reveled that we had an influence on moral recognition of blog activity. Third, the society involvement disposition of china netizen had an influence on moral recognition of blog activity, it effects on significantly social motivation of blog usage. The implication of this study is a follows. We verified the blog usage motive, type, blog involvement and society involvement disposition are important elements which understand a blog activity. Finally, we confirmed that psychological and social motive related to moral recognition of blog activity.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.2
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• pp.101-110
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• 2011

According to the increasing use of blogs, a huge number of posts have appeared in a blogosphere. This causes web surfers to face difficulty in finding the quality posts in their search results. As a result, post ranking algorithms are required to help web serfers to effectively search for quality posts. Although there have been various algorithms proposed for web-page ranking, they are not directly applicable to post ranking since posts have their unique features different from those of web pages. In this paper, we propose post ranking algorithms that exploit actions performed by bloggers. We also evaluate the effectiveness of post ranking algorithms by performing extensive experiments using real-world blog data.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.595-604
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• 2004

블로그는 개인의 사용과 타인의 접근이 모두 용이하여 정보를 쉽게 정리, 공유할 수 있기 때문에 교육적 활용가치가 매우 높다. 특히 블로그의 주제별 컨텐츠 정리 기능과 RSS, 트랙백 기능은 괄목할 만한 교육적 가치를 지닌다. 본 연구에서는 이러한 블로그를 개인학습장으로 활용하여 학생의 자기주도적 학습력을 높일 수 있는 학급 커뮤니케이션 체제를 구축함을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 블로그 네트워크라는 개념을 도입하였으며 교사와 학생 모두가 블로거(blogger - 블로그를 운영하는 사람)되는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구는 블로그의 교육적 활용에 대한 연구를 통해 효과적인 교육 전용 블로그를 설계하는데 밑받침이 되고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.11-14
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• 2015

많은 블로그 제공 사이트는 블로그 포스트 작성자에게 미리 정의된 범주 (category)에 따라 포스트의 주제에 대하여 범주를 선택할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 블로거들은 작성한 포스트의 범주를 매번 수동으로 선택해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함의 해결을 위해 블로그 포스트를 자동으로 분류해주는 기능을 제공한다면 블로그의 활용성이 증가할 것이다. 기존의 블로그 문서 분류의 연구는 각 범주의 고유 정보를 반영하는 것에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 범주별 고유 정보를 반영한 어휘 가중치를 제안한다. 어휘 가중치의 분석을 위하여 범주별로 블로그 문서를 수집하고, 수집한 문서에서 어휘의 빈도와 문서의 빈도, 범주별 어휘빈도 등을 고려하여 새로운 지표인 CTF, CDF, IECDF를 개발하였다. 이러한 지표를 기반으로 기존의 Naive Bayes 알고리즘으로 학습하여, 블로그 포스트를 자동으로 분류하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 가중치 방법인 TF-CTF-CDF-IECDF를 사용한 분류가 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.160-162
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• 2013

편리한 블로그 사용과 블로그에서의 정보 탐색을 위해서는 내용에 기반한 분류가 필요하다. 대부분의 블로그 사이트에서는 내용 기반 분류를 제공하고 있으나, 블로거들은 자신이 작성한 블로그에 대한 수동 분류를 입력하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 분류가 제공되는 블로그 사이트에서 각 분류별 문서를 수집하고, 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도를 활용하여 문서 내 어휘의 자질 가중치를 부여하고, 다양한 학습기를 이용하여 분류 모델을 생성한 뒤 블로그의 특성에 적합한 자질 추출 알고리즘과 분류 알고리즘을 찾아낸다. 실험에서는 본 논문에서 고안한 CTF-IECDF와 나이브 베이즈 멀티노미얼로 조합한 분류 모델이 75.40%의 분류 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.415-424
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• 2005

The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. Therefore, we propose a CF-based recommender system for bloggers in the virtual community space. Our proposed methodology consists of three main phases: In the first phase, we apply the "Interest Value" to a recommender system. The Interest Value is a quantity value about user preference in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Next phase, we generate the neighborhood group based on the Interest Value. In the final phase, we use the Community Likeness Score (CLS) to generate the top-n recommendation list. The methodology is explained step by step with an illustrative example and is verified with real data of a blog service provider.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.701-704
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• 2010

본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.733-743
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• 2006

블로그는 현재 광범위하게 대중성을 얻고 있는 온라인 커뮤니케이션의 최근 형태이며, 블로그 사용이 빠른 속도로 주류를 형성해 나가고 있다. 초기 HCI 분야에서의 온라인 커뮤니케이션(CMC)에 대한 연구는 사용자가 시스템의 소프트웨어나 하드웨어의 인터페이스를 어떻게 대하는가 하는 점에 초점이 맞춰졌었지만, 최근에는 온라인 커뮤니티, 블로그처럼 사용자들이 인터넷을 통한 사회화가 어느 때보다 활발하게 이루어지고 있기 때문에, 시스템의 사용성에 대한 고려만으로는 충분하지가 않다. 즉, 시스템이 어떻게 사용자들 간에 사회적 상호 교류를 지원할 수 있고, 이러한 사회적 교류가 원활하게 이루어지기 위해서 시스템이 어떻게 설계되어야 하는 지에 대한 이해가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 실제 블로그 이용자들을 대상으로 이들과 상호 연결된 블로거들과의 온라인에서의 관계적 행위를 살펴보고, 또한 이러한 행위가 네트워크 구조적 특성과는 어떠한 상관 관계를 가지는지를 심층 인터뷰와 사회 네트워크 분석법을 이용하여 탐색적으로 알아보고자 한다. 본 연구 결과를 통해서 얻은 사용자들의 온라인 교류 시 보이는 행위적 특성을 바탕으로 온라인 개인 미디어 서비스 설계에 대한 가이드라인을 제안해 보고자 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.1
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• pp.58-62
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• 2015

Most blog sites provide predefined classes based on contents or topics, but few bloggers choose classes for their posts because of its cumbersome manual process. This paper proposes an automatic blog post classification method that variously combines term frequency, document frequency and class frequency from each classes to find appropriate weighting scheme. In experiment, combination of term frequency, category term frequency and inversed (excepted category's) document frequency shows 77.02% classification precisions.