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강화학습을 이용한 웹 정보 검색

Web Information Search Using Reinforcement Learning

2001 가을 학술발표논문집(II)(Proceedings of the 28th KISS Fall Comference), 2001 Oct., 2001년, pp.94 - 96  

정태진 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ,  장병탁 (서울대학교 전기컴퓨터공학부)

초록
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현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 정보 분류 및 검색 기술을 향상시키는 방법들이 여러 가지지만 그중에서도 사용자 관심도(user interest)를 반영하여 검색의 효율을 높이고 개인화된 검색 서비스를 제시할 수 있는 방법이 먼저 고찰되어져야 한다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 웹 문서를 검색하는데 있어서 더욱 효과적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 이를 실험을 통해서 알아보겠다. 먼저 2장에서는 강화 학습 알고리즘을 설명하고 3장에서는 이 알고리즘이 웹 문서를 검색하는데 있어서 어떻게 적용되고 있는지를 살펴보고 4장에서는 이를 실험을 통하여 일반적인 검색 방법보다 효율이 큰 것을 제시하고 끝으로 향후 연구에 대하여 토론하겠다.

가설 설정

  • 시각 t에 학습자가 선택 가능한 행동 집합과 학습자의 행동에 따른 가설공간의 가설이 주어진다. ② 행동 집합에서 이제까지 학습한 지식을 토대로 가장 좋은 결과를 유도할 만한 행동을 선택한다.
  • 수집된 웹 문서에 존재하는 하이퍼링크를 살펴보면 파일을 가지고 았는 곳을 연결해주는 하이퍼링크와 끊어진 링크와 시스템 관리를 처리하는데 사용되는 링크들이 존재하는데 정확한 실험을 위해서 이를 제외하였다. 실험 조건상의 사용자 프로파일 색인어수는 10개로 하였고, 사용자 관심도의 변화는 없는 것으로 가정하였다. 실험 결과는 다음 그림과 같다.
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