An Empirical Study for Performance Evaluation of Web Personalization Assistant Systems

웹 기반 개인화 보조시스템 성능 평가를 위한 실험적 연구

At this time, the two main techniques for achieving web personalization assistant systems generally concern direct manipulation and software agents. While both direct manipulation and software agents are intended for permitting user to complete tasks rapidly, efficiently, and easily, their methodologies are different. The central debate involving these web personalization techniques originates from the amount of control that each allows to, or holds back from, the users. Direct manipulation can provide users with comprehensibel, predictable and controllable user interfaces that give them a feeling of accomplishnent and responsibility. On the other hand, the intelligent software components, the agents, can assist users with artificial intelligence by monitoring or retrieving personal histories or behaviors. In this empirical study, two web personalization assistant systems are evaluated. One of them, WebPersonalizer, is an agent based user personalization tool; the other, AntWorld, is a collaborative recommendation tool which provides direct manipulation interfaces. Through this empirical study, we have focused on two different paradigms as web personalization assistant systems : direct manipulation and software agents. Each approach has its own advantages and disadvantages. We also provide the experimental result that is worth referring for developers of electronic commerce system and suggest the methodologies for conveniently retrieving necessary information based on their personal needs.

최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.