개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.104-110
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2023
In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.
현재 인터넷의 수많은 정보들은 다수의 임의 사용자들을 대장으로 하고 있으므로 각 개안의 다양한 요구 사항을 고려할 수 없고, 이로 인하여 수많은 불필요한 정보를 검색해야 하는 단점을 안고 있다. 하지만 웹 서비스는 기존의 미디어와는 달리 사용자 별로 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 대량 개별화가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 개인화 전략을 지원하는 서비스를 구현하기 위하여 사례기반 추론 방식의 한가지 분류인 간접적인 추출기법을 사용하여 사용자의 접속 지역을 추론해내는 시스템을 제안한다.
최근 웹상에서 사용자들의 요구가 다양해지고 있다. 또한, 웹 사용자들은 보다 편리하고 빠르게 찾고자 하는 자료나 상품을 검색하기를 원하고 있다. 이것은 웹 사용자들마다 검색 기준이나 성향이 다르기 때문에 웹 설계자가 구현한 환경을 사용하려면 불필요한 반복 작업이 따르기 때문이다. 본 논문에서는 로그파일 분석기법을 이용하여 웹 상에서 일어나는 사용자 패턴을 분석하여 웹사이트의 정보를 사용자에게 보다 효과적으로 전달하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 고객 데이터(로그파일분석)은 데이터마이닝의 툴 중의 하나인 EC-Miner를 통해 이뤄지고 각 이동경로에 가중치를 줘서 개인화에 맞도록 적절한 레이아웃을 제공하고자 한다.
In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.
이용자 정의형 적합성 연구가 적합성의 유형 및 기준 식별에 큰 진전을 이룬 반면, 그 결과를 실제 시스템 디자인에 적용시키는데는 큰 발전이 없었다. 이러한 전제하에 본 연구는 식별된 적합성기준이 주요 웹검색엔진의 인터페이스 기능에 어느정도 접목되었는지를 조사하고 무엇이 더 이루어져야 하는지를 제안하였다. 시스템 기능에 접근하기전에 본 연구에서는 적합성연구와 정보학 및 HCI에서 이와 유사한 이용자중심 연구를 비교하여 제시하였다. 인터페이스기능을 지원하기위한 제안점은 (1) 인터페이스 디자인의 추가적인 개인화, (2) 웹 컨텐츠를 위한 저자제공 메타 태그, 그리고 (3) 링크구조에 입각한 비주제적 표현의 확장 등이다.
웹기반 교육 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 사회적 네비게이션(social navigation) 기반의 사회적 검색(social searching)이 정보 검색 분야에서 제시되었는데, 이는 동료 이용자들로부터 제공된 정보를 바탕으로 검색 결과의 향상을 추구하는 기법이다. 본 연구에서는 개인화와 사회적 네비게이션에 근거한 웹 기반 사회적 검색 시스템을 구축하였으며 이용자 연구를 통해 이용자에게 적합하고 필수적인 정보를 제공할 수 있는 방법이라는 것을 검증하려 하였다.
폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill & Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.
The convergence of broadcasting and telecommunication services is being accelerated by broadband networks, digital broadcasting and Web2.0. This paper describes the definition and service characteristics of IPTV as a representative of broadcasting and telecommunication convergence services. Especially, the changes of infrastructure and technology for IPTV2.0 are addressed in terms of the service features of mobility, intelligence and participation. IPTV2.0 shall be characterized by the open IPTV service based on Web2.0 and the mobile IPTV service over the heterogeneous networks employing various wireless/wired access technologies. The IP Multimedia Subsystem (IMS) and Service Delivery Platform (SDP) technologies are increasingly considered to support the personalization and openness. The mobility management technology is being evolved to provide QoS-guaranteed mobile communication services to users at anytime and anywhere. IPTV2.0 services and platforms are also anticipated to be core components to achieve knowledge-based ubiquitous society. IPTV2.0 contents are required to be integrated with the enhanced metadata to efficiently support search, selection, convergence and delivery of the contents. Moreover, those contents shall be enhanced to provide the scalable services which is adaptable to the network status and user preferences. Therefore, the networking technologies for IPTV2.0 should tightly cooperate with application services and adaptive contents. Those technologies will be developed to construct the ubiquitous content service platform considering the evolution of networks and various converged services.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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