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문서분류 알고리즘을 이용한 웹 링크 그룹 추천 시스템 연구
Web Link Group Recommend System Design using Page classification Algorithm 원문보기

대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문, 2008 Oct. 31, 2008년, pp.417 - 418  

문일형 (이화여자대학교 컴퓨터정보통신학과) ,  서대희 (이화여자대학교 컴퓨터정보통신학과) ,  조동섭 (이화여자대학교 컴퓨터정보통신학과)

초록
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본 연구에서는 웹 서비스의 종류가 급격히 증가하게 됨에 따라 유사 패턴의 사용자들을 위해 웹 링크 서비스를 일부 추천해주는 시스템에 대해 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 유사 패턴의 웹 서비스 이용자들의 그룹을 정의 하는데 네이브 베이지안 알고리즘을 적응하고 그에 따른 새로운 사용자에 대한 그룹정의도 함께 한다. 유사 패턴의 그룹의 사용자들에게 적합한 링크들을 추천해준다. 기존의 추천 시스템에서 제공하는 추천 아이템을 제정의 하는 것이 아니라 기존의 웹 서비스 페이지에서 유사 패턴의 그룹에게만 일부의 링크들만 활성화 하여 제공한다. 이는 웹 서비스의 일부 링크 서비스들만을 활성화 하여 추천 해줌으로써 웹 서비스의 모바일 디바이스등에 제공시 웹 페이지의 소스를 경감하여 좀 더 수월하게 서비스 할 수 있다. 또한 사용자들도 추천 받은 링크만을 접근하게 됨에 따라 접근하지 않는 다른 서비스에 대한 링크 소스가 빠진 웹 페이지만 제공 받을 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 가운데 정확도가 가장 높은 알고리즘이다.[7] 이 알고리즘의 특성을 응용하여 주제를 중심으로 한 하이퍼링크 주천 시스템에 적용하고자 한다. Naive Bayes 알고리즘을 본 사용자분류에 적용하고자 한다.
  • 기존의 웹 서비스 사이트의 링크 서비스들을 지정된 그룹에 일부만을 제공하고자 한다. 71러 기 위해서는 우선 서비스 그룹을 섬정한다.
  • 본 논문에서는 웹 페이지 서비스를 통해 제공 되는 링크들을 이용하여 추천 시스템을 설계하고자 한다. 링크 분석을 통한 연구는 많이 되고 있다.
  • 그러나 이런 링크 분석 기술을 응용하여 유사 패턴의 사용자들에게 요구하는 링크들만 제공한다. 이는 많은 웹 서비스들이 초기 웹 페이지에 수많은 하이퍼링크에 많은 서비스를 제공하고자 한다. 이런 웹 서비스는 웹 페이지의 불필요한 소스를 제거하고 필요한 링크들을 추천하여 사용자들의 웹 페이지 접근을 용이하게 한다.
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