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멀티 에이전트 기반 비교 쇼핑 시스템 설계

Design of a Multiagent-based Comparative Shopping System

2000 가을 학술발표논문집(Ⅱ), 2000 Oct., 2000년, pp.122 - 124  

신주리 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터) ,  한상훈 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터) ,  이건명 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터)

초록
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이 논문에서는 보다 효과적이고 편리한 서비스를 제공할 수 잇는 전자상거래를 위한 다중 에이전트 기반의 확장된 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 크로울링(web crawling)을 통해 비교 쇼핑 시스템의 대상이 되는 웹사이트들의 페이지 추출 정보를 입수한다. 각 쇼핑 사이트에서는 정보 추출을 위한 중심이 되는 랩퍼(wraper) 기술은 먼저 정보가 있는 페이지를 가려내고, 정보가 있다고 판명되는 페이지들에서 상품 정보의 위치 즉, 반복되는 패턴(pattern)을 추출하여 필요한 상품 기술 단위 정보를 뽑아내는 학습 알고리즘이며, 각 사이트에 맞게 만들어진 랩퍼 에이전트(wrapper agent)에 대해 유효성을 검사하는 방법론을 제시한다. 또한, 학습 시 필요한 지식(knowledge)으로서의 디렉토리(directory) 구성은 미리 만들어진 표준 카테고리(category)와 용어(terminology) 존재하에 제한적이나마 새로운 디렉토리 요소에 대해 자동으로 확장할 수 있는 방법론을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그 사이트 내 페이지에서의 큰 변화가 없는 경우에 한하여 이차 검사로 기존 페이지 변화를 검색하는 것으로 키워드(keyword) 검사를 한다. 기구축의 PDU 정보와 비교하는 것이다. 일 이차 랩퍼 유효성 검사에 대해 랩퍼 에이전트가 특정 사이트에 대해서 유효하지 않다고 판명되면 그 사이트에 대해서 랩퍼 에이전트를 다시 생성하도록 한다.
  • 이 논문에서는 다중 에이전트 기반의 비교 쇼핑 시스템을 제안하였다 비교 쇼핑 시스템 데이터베이스를 구축하기 위해서 쇼핑몰 웹사이트들의 페이지 추출 정보를 입수하여 각 사이트별 상품 정보 추출을 위한 학습방법 및 랩퍼에이전트의 생성, 그에 따른 특성화된 랩퍼에이전트 (wrapper agent) 에 대해 유효성을 검사하는 방법론 둥을 제시하였다. 또한, 학습시 필요한 지식(knowledge)으로서의 디렉토리 구성은 미리 만들어진 표준 카테고리(category)와 용어(termin이 ogy) 존재하에 제한적이나마 새로운 디렉토리(directory) 요소에 대해 자동으로 확장할 수 있는 방법론을 제안하였다.
  • 표준 용어와 카테고리는 미리 구축되어 있는 것으로서 여기서는 제한적인, 새로운 용어와 카테고리에 추가되는 새로운 상품에 대해서 자동적으로 디렉토리를 확장할 수 있는 방법을 제안한다.
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