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컨덴츠 계층구조를 이용한 평가정보 자동 수집방법

A Method for Implicit Rating Information Collection using Content Hierarchy

2002봄 학술발표논문집(B):Proceedings of The 29th KISS Spring Conference(한국정보과학회), 2002 Apr., 2002년, pp.151 - 153  

이준훈 (창원대하교 컴퓨터공학과) ,  김영지 (창원대하교 컴퓨터공학과) ,  문현정 (창원대하교 컴퓨터공학과) ,  우용태 (창원대하교 컴퓨터공학과)

초록
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전자상거래에서 추전시스템은 사용자들의 관심도에 따라 사용자에게 개인화된 아이템이나 상품을 제안한다. 보통의 추천시스템은 추천의 정확성을 높이기 위하여 사용자로부터 명시적으로 수집한 평가정보를 이동하였다. 그러나 명시적인 평가정보 수집방법은 사용자로부터 충분한 평가정보를 제공받지 못하여 추천이 어려울 수 있다. 최근에는 명시적으로 평가정보를 수집하지 않고 묵시적으로 평가정보를 수집하는 추천시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 묵시적인 평가정보의 장점은 로든 사용자에 대한 평가정보를 자동적으로 수집할 수 있으며, 사용자는 정보를 이용하는 것 이치의 부가적인 일을 수행할 필요가 없다는 점이다. 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 뿐만아니라 Usenet News 기사를 보면서 발생하는 저장, 전송 등의 행동도 묵시적인 평가정보로 사용할 수 있다는 가능성을 제시하였다[4]. Konstant는 GroupLens 시스템에서 Usenet News에 서 명시적인 평가정보와 Usenet News 기사를 읽는 시간과의 상관관계에 대해 연구하였다. Claypool 은 Nichols[2], Oard와 Kim[3]에 의해 분류된 묵시적인 평가정보를 확장하여 사용자들의 클릭 스트림 (click-stream), 마우스 스크롤 시간, 마우스를 움직이는 시간, 마우스의 클릭 횟수, 컨텐츠를 읽는데 소비하는 시간 등의 묵시적인 평가정보와 명시적 평가정보의 상관관계를 분석하였다[4].
  • 상세정보를 열람하여 컨텐츠나 상품이 정말 자신에게 유용하거나 흥미가 있는 것 이라면 스크랩 또는 프린터를 하거나 상품을 구매할 것이다. 본 논문에서는 사용자가 접속하는 각 레벨을 점수화하여 컨텐츠에 대한 사용자의 관심도를 반영한 평가정 보를 자동적으로 수집할 수 있는 방법을 제시하였다. 컨텐츠 계층구조를 이용한 평가정보 자동 수집방법의 구성은 자동 평가정보 수집모듈과 평가정보 데이타베이스로 이루어진다.
  • 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계증적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 여기서 컨텐츠에 대한 고객의 반응도는 계증적으로 구성된 컨텐츠에 대한 접속 레벨에 따라 차등적으로 점수화하여 평가정보를 자동으로 수집한다.
  • 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐즈에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.
  • 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.
  • 본 연구에서 제안한 방법에 의해 수집된 평가정보와 명시적인 평가정보 사이의 상관관계를 분석하기 위한 실험을 하였다. 실험에서 명시적인 평가정보에 따른 제안한 방법의 평가정보의 상관계수 값은 0.
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