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문제 정의
- 분석하였다. 그리하여 이러한 분석된 내용과 유사한 정보를 얻고자 하는 다른 사용자에게 태그의 형태로 콘텐츠를 추천해주고자 한다.
- 를 나눈 값으로 계산한다. 본 논문에서 는 (식 1)을 아래 3 장에서 (식 2)로 변형하여 사용자들 사이의 콘텐츠에 대한 페로몬 값을 태그의 가중치에 따라 반복적으로 계산하고 의사 결정 나무를 구성하는 데 쓰인다.
- 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정 나무(Decision Tree)와 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘을 활용하여 소셜웹 H용자들의 태그 키워드들의 트렌드를 파악하고 사용자 콘텐츠 추천이 가능함을 보이고자 한다.
- 본 논문에서는 소셜 웹 상에서 수집된 사용자들의 지식들을 활용하여 개미 군집 최적화 알고리즘에 따라 의사 결정 나무를 구성하고, 이를 통해 소셜 웹 사용자에게 필요한 정보를 제공해주고자 한다.
- 본 논문에서는 집단 지성 알고리즘 중 하나인 개미 군집 최적화 알고리즘과 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사 결정 나무를 활용하여 소셜 웹 사용자들의 트렌드를 파악하고 관련성이 높은 콘텐츠를 추천해주는 방법을 제안하였다. 소셜 웹 상에서 URL 과 태그 형태로 존재하는 개개인 사용자들의 관심사 정보를 토대로 주변 사용자들의 공통된 정보를 얻고, 새로운 정보를 얻고자 하는 개인 사용자들에게 콘텐츠를 제공해줄 수 있다.
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