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

  • 2016.04a
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  • Pages.599-602
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  • 2016
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Design and Development of a Personalized News Recommendation System

개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 설계 및 개발

  • Yu, YoungSeo (Division of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
  • Lee, Jimin (Division of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
  • Lee, Ki Yong (Division of Computer Science, Sookmyung Women's University)
  • 유영서 (숙명여자대학교 컴퓨터과학부) ;
  • 이지민 (숙명여자대학교 컴퓨터과학부) ;
  • 이기용 (숙명여자대학교 컴퓨터과학부)
  • Published : 2016.04.29
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Abstract

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

Keywords