한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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대량의 소셜 컨텐츠에서 의미 있는 정보의 필터링 연구

A Study on Filtering for Meaningful Information in the Massive Social Contents

  • 안득현 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과)
  • Ahn, Deuk-Hyeon (Dept. of Computer Engineering, School of Information & Communication Engineering, SungKyunKwan University)
  • 발행 : 2010.11.12
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초록

무수히 많은 정보가 쏟아져 나오는 시대에 살고 있는 웹 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 여과기법의 연구는 큰 중요성을 갖는다. 이런 기법엔 크게 내용 기반 여과방식과 협업적 여과방식 두 가지로 나눌 수 있다. 이들 각각은 서로 장, 단점을 가지고 있으며 따라서 이를 병합한 기법의 연구는 필수적이다. DB 의 WAL 기법과 진화알고리즘을 이용하여 좀 더 사용자에게 최적화된 추천을 가능하게 할 수 있다. 또한 폭소노미에 기반한 태깅기법 및 패턴인식, 온톨로지(ontology) 기법의 연구를 통해 기존의 한계를 보완하여 향후 더욱 개선된 여과 기법을 기대할 수 있다.

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