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NTIS 바로가기한국정보처리학회 2013년도 제40회 추계학술발표대회, 2013 Nov. 08, 2013년, pp.1431 - 1434
유제혁 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 최영환 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 황인준 (고려대학교 전기전자전파공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Aardvark의 문제점은 무엇인가? | 이는 정보의 양이 적어질 경우 분류의 정확도가 급격하게 하락하는 문제점이 있다. Aardvark 의 경우, 소셜 검색을 위한 분류 시스템에 효과적이라는 것이 실험을 통해 증명되었지만, 친밀도를 계산하는 과정 중 최근 사용자의 소셜 정보를 반영하지 않는다는 점과 미리 설정된 카테고리의 정보만 의존하는 문제점을 가지고 있다. | |
소셜 검색이 기존 웹 검색으로 획득할 수 있는 정보보다 신뢰성을 확보할 수 있는 이유는? | 웹 상의 콘텐츠 검색으로 많은 양의 정보를 얻을 수 있지만 이는 과장된 정보나 허위 정보를 내재할 가능성 즉 신뢰성의 문제가 존재한다. 소셜 검색의 경우, 지인들의 정보를 다각적으로 이용해 본인이 원하는 정보를 선택적으로 획득할 수 있기 때문에 기존 웹 검색으로 획득할 수 있는 정보보다 신뢰성을 확보할 수 있다. | |
효율적인 소셜 검색을 위한 그룹 분류 중 관계에 기반한 방식의 경우 무엇을 순위결정의 대상으로 삼는가? | 효율적인 소셜 검색을 위한 그룹 분류에는 관계를 기반한 방식과 콘텐츠에 기반한 방식이 존재한다[1]. 관계에 기반한 방식의 경우, 이용자를 순위 결정의 대상으로 삼으며 자신과 가까운 사람이나 영향력이 큰 사람을 신뢰할 만한 정보원으로 검색하는 데 유용하다. 구글의 PageRank 알고리즘을 소셜 네트워크에 구조에 적용한 PeopleRank[2]와 친밀도를 계산해주는 알고리즘인 Aardvark[3]등이 있다. |
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