초록

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전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지추천 기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지추천 기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 웹 페이지 추천 기법으로 연관 규칙 (association rule)을 응용한 방법을 제시할 것이다. 데이터베이스로눈 사용자가 접속하여 종료할 때까지의 시간순으로 정렬된 페이지 뷰 즉, 사용자들의 경로 정보를 이용한다.
• 본 논문에서는 한 사이트 내에서 현재 사용자가 지나온 경로 정보에 따라 동적으로 관련된 웹 페이 지를 계산하여 추천하는 기법을 설명하였다. 기존의 웹 페이지 추천 시스템에 대한 연구는 한 사이트 내에서의 웹 페이지 추천이 아닌 월드 와이드 웹 상에서의 웹 페이지 추천에 대한 연구가 주류를 이루었다.

성능/효과

• 기존의 시스템들은 기계 학습 방법을 (Machine Learning) 이용하여 나온 결과가 사용자에게 적합한 것이었는지를 인증받고 다시 이 결과를 토태로 학습해야 하므로 전자상거래와 같이 한 사이트 내의 웹 페이지에 대해 추천올 할 경우에는 적합하지 않았다. 한 사이트 내의 웹 페이지를 추천할 경우에는 각 사용자가 지나온 경로 정보를 기록할 수 있으므로 연관규칙을 웅용한 방법올 적용할 수 있었다.

후속연구

• 데이터베이스 DB를 전체 사용자의 경로 정보로 보지 않고, 사용자를 그룹화하여 각 그룹의 경로 정보로 본다면 현재 사용자에게 좀 더 개인화된 페이지를 추천할 수 있을 것이다. 또한, 새 페이지, 최근 갱신돤 페이지에 대해서도 우선순위를 적용 시킬 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.
• 데이터베이스 DB를 전체 사용자의 경로 정보로 보지 않고, 사용자를 그룹화하여 각 그룹의 경로 정보로 본다면 현재 사용자에게 좀 더 개인화된 페이지를 추천할 수 있을 것이다. 또한, 새 페이지, 최근 갱신돤 페이지에 대해서도 우선순위를 적용 시킬 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.

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