• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1163-1176
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• 2005

웹은 가장 커다란 분산 정보저장소로서 빠른 속도로 성장했으나, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal Patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘[11]을 화장한다. 화장된 내용은 WebPRl(A) 알고리즘을 추가하였으며, WebPR(T)에서 윈도우 개념을 도입한 새로운 winWebPR(T) 알고리즘을 제안하고 있다. 두개의 화장된 알고리즘을 포함하여 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대해 실험 결과에서 알 수 있듯이 윈도우 개념을 도입한 winWebPR(T) 알고리즘이 세션에 나타나는 페이지들간의 모든 연관성 정보를 활용함으로써 가장 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.187-198
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• 2004

월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.