A Personal Web-Agent System Using Case-Based Learning

사례기반 학습을 이용한 개인형 웹 에이젼트 시스템

Recently, massive amount of infonnation is provided for the internet users. So users want to search information on Internet, but it is difficult to search information what you want. In this paper, we propose a personal Web-agent system using Case-based learning, Web-Guide. Web-Guide consists of two sub-system, interface-system and learning-system. Interface-system operates other web-browser nearly the same and connects user to system. And interface-system transfer datas of current page to learning-queue. Learning-system visit and evaluate the value of each page in learning-queue using evaluation-function that gave weight values occupied by analyzing tag used the character of HTML document. After all users who are known about artificial intelligence well and not made experiments by using Web-Guide, they reached their desired sites faster than before.

최근 인터넷의 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 사용자들은 인터넷상의 수 많은 정보중에서 자신이 원하는 정보를 찾기 원하지만 유용한 정보를 찾기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 사례기반 학습을 이용한 웹가이드인 개인형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 웹가이드는 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있으며, 다른 웹 브라우저와 같은 작업을 수행하며 사용자를 시스템에 연결시켜 준다. 또한 인터페이스 시스템은 현재 페이지에 있는 데이터를 학습 큐에 전달한다. 학습 시스템은 학습 큐에 있는 각 페이지를 평가함수를 이용하며, 가중치는 HTML 문서의 문자로 사용된 태그를 분석하여 결정된다. 실험 결과 일바 사용자와 전문 사용자 모두 자신이 원하는 정보를 웹가이드를 이용하였을 경우가 그렇지 않았을 경우 보다 빠르게 얻을 수 있었다.