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연합인증

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사용자 군집을 이용한 개인화 된 웹 페이지 추천

The personalized web page using the Users clustering method

2002봄 학술발표논문집(B):Proceedings of The 29th KISS Spring Conference(한국정보과학회), 2002 Apr., 2002년, pp.241 - 243  

이은경 (인하대학교) ,  이기현 (인하대학교) ,  조근식 (전자계산공학과)

초록
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기존의 웹 로그를 이용한 추천 System에서의 추천 문서 집합은 웹 페이지의 연관성과 웹 문서 사이의 거리를 이용하여 사용자들에게 추천 문서 집합을 제공해 주는 방식을 사용하였다. 이 방법에 의하면 추천 폐이지로 제공되는 페이지는 사용자별 연관성이 고려되지 않으므로 모든 사용자들이 웹 페이지의 연관성안을 이용한 폐이지를 추천 받는다. 따라서 처음 웹사이트를 방문한 새로운 사용자들에게는 추천해주는 폐이지는 사용자가 보고 있는 웹 페이지의 연관성에 의한 웹 페이지만을 추천 받게 되므로 생각하지 못했던 폐이지나 비슷한 취향을 가진 사용자들이 방문을 했던 페이지에 대해서는 추천 받지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 폐이지를 방문한 사용자별로 클러스터링 하여 같은 그룹에 속한 사용자들의 브라우징 패턴 정보를 발견, 분석화 하여 DB에 저장하였으며, 새로운 사용자에 대해서 웹 페이지 추천 집합을 제공하였다.

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

문제 정의

  • 로 생각하지 못했던 페이지나 동일한 취향을 가진 사용자들이 방문을 했던 페이지에 대해서는 추천 받지 못한다는 문제점 을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 페이지를 방문한 사용자별로 클러스터링 하여 같은 그룹에 속한 사용자들의 브라 우징 패턴 정보를 발견, 분석화 하여 DB에 저장하였으며, 새로운 사용자에 대해서 웹 페이지 추천 집합을 제공하는 것을 목적으로 한다. 웹 사용 마이닝 (Web usage nining)을 이용하여 사용자 패턴 발견 과정 및 사용자별 그룹화 하는 과정은 은 다음과 같 은 2가지 단계로 구성되었다.
  • 본 연구에서는 개인화 된 웹 시스템을 위한 추천 집합으로 웹 사용 마이닝의 기술 중 웹 페이지와 사용자간의 연관성을 살펴 보기 위하여 클러스터링 방법을 통하여서 비슷한 패턴을 보인 사용자끼리 그룸으로 묶을 수 있었다. 사용자별 군집화를 이용 하여 각 그룹별 특성이 나타나는 웹 페이지를 저장하였고, 새로운 사용자가 나타났을 때 사용자가 요청한 페이지와 그룹안 에 존재하는 페이지 사이의 유사도를 계산하여 추천 집합으로 웹 페이지를 정렬하여 보여 주었다.

가설 설정

  • 사용자 별로 방문을 결정하고, 한번의 방문이동 경로를 세션으로 결정한다. 이때 사용자는 IP 주소로 구별되며 동일 IP라도 마지막 접속 후 30분 이후의 접 속은 새로운 세션이라고 가정한다[5L 본 연구에서는 Access log file에 있는 여러 필드 중 에러가 나지 않고, 접속 페이지 의 확장자가 *.htm, *.
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