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웹 문서 형식과 클러스터 내의 문서 유사도를 이용한 동적 추천 시스템
Dynamic Recommendation System Using Web Document Type and Document Similarity in Cluster 원문보기

2001 봄 학술발표논문집(B), 2001 Apr., 2001년, pp.274 - 276  

김진수 (인하대학교 전자계산공학과) ,  김태용 (문경대학 컴퓨터정보과) ,  이정현 (인하대학교 전자계산공학과)

초록
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기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 왭 문서 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 연관성은 없지만 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 추천하는 방법을 제공하였다. 기존의 추천 시스템과는 달리 순차 패 턴과 웹 문서의 형식에 따라 연관 및 순차적인 추천 집합을 제 공함으로써 사용자들이 보다 정확하고 편리하게 웹 문서 사이를 항해할 수 있도록 하였다.

가설 설정

  • 결정된 트랜잭션을 대상으로 IBM Almaden 연구소에서 개발한 AprioriAll 알고리즘[2]을 이용하여, 요청 URL올 함목으 로 하는 사용자 브라우징 순차 패턴을 생성한다. 본 논문에서는 모든 사용자들이 고정 IP 주소를 사용하며, 프락시 서버를 사 용하지 않는다고 가정한다.
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