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웹 데이터에서의 사용자 탐색 패턴 발견 및 추천
Discovery and Recommendation of User Search Patterns from Web Data 원문보기

한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회, 2002 Nov. 01, 2002년, pp.287 - 296  

구흠모 (한양대학교 컴퓨터공학과) ,  양재영 (한양대학교 컴퓨터공학과) ,  홍광희 (한양대학교 컴퓨터공학과) ,  최중민 (한양대학교 컴퓨터공학과)

초록
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웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.

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

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 하기 위하여 새로운 방법을 도입한 SPMiner를 제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다.
  • 본 논문은 웹 사용 마이닝에서 웹 사이트 구조를 이용하여 사용자 탐색 패턴을 발견하고 추천 가능한 SPMiner을 제안하였다. SPMiner는 로그 데이터의 전처리 과정을 줄여주고 온라인 상황에서 사용자들에게 능동적으로 유용한 패턴들을 추천하게 된다.
  • 이 장에서는 최근 많이 사용되는 웹 마이닝 기술을 데이터 마이닝과 함께 알아보고 다음으로 이 논문과 관련된 몇몇 패턴 분석 알고리즘들의 특징과 이들의 문제점에 대하여 알아보기로 한다.
  • 웹 사용 마이닝에서 지지도는 문서의 빈도수(frequency)로 많이 나타낸다. 패턴 분석 알고리즘에 대하여 좀더 자세히 알아보자.

가설 설정

  • (1) 만약 freqCurrentNode ≥ ∑ freqChildNode 이면freqCurrentNode = ∑ freqChildNode 이다. 이는 현재 문서가 자식 문서들의 빈도수의 합보다 큰 경우이며 현재 문서의 빈도수는 그대로 유지한다.
  • 둘째, 매우 방대한 후보 아이템셋을 발생시킨다. 셋째, 반복적인 로그 데이터의 로딩으로 인하여 시간과 비용을 낭비한다. 넷째, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 사용자들에게 정보를 온라인상에서 능동적으로 제공해주기가 어렵다.
  • 문제점들을 가지고 있다. 첫째 잡음이 많은 웹의 특성에 부적합하다. 둘째, 매우 방대한 후보 아이템셋을 발생시킨다.
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