The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
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Contents Recommendation Search System using Personalized Profile on Semantic Web

시맨틱 웹에서 개인화 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 검색 시스템

  • 송창우 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 김종훈 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 정경용 (상지대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 류중경 (대림대학교 컴퓨터정보계열) ;
  • 이정현 (인하대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2008.01.28
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Abstract

With the advance of information technologies and the spread of Internet use, the volume of usable information is increasing explosively. A content recommendation system provides the services of filtering out information that users do not want and recommending useful information. Existing recommendation systems analyze the records and patterns of Web connection and information demanded by users through data mining techniques and provide contents from the service provider's viewpoint. Because it is hard to express information on the users' side such as users' preference and lifestyle, only limited services can be provided. The semantic Web technology can define meaningful relations among data so that information can be collected, processed and applied according to purpose for all objects including images and documents. The present study proposes a content recommendation search system that can update and reflect personalized profiles dynamically in semantic Web environment. A personalized profile is composed of Collector that contains the characteristics of the profile, Aggregator that collects profile data from various collectors, and Resolver that interprets profile collectors specific to profile characteristic. The personalized module helps the content recommendation server make regular synchronization with the personalized profile. Choosing music as a recommended content, we conduct an experience on whether the personalized profile delivers the content to the content recommendation server according to a service scenario and the server provides a recommendation list reflecting the user's preference and lifestyle.

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.

Keywords

References

  1. Tjoa, A.M., Andjomshoaa, A., Shayeganfar, F., and Wagner, R., "Semantic Web challenges and new requirements," Database and Expert Systems Applications, 2005.
  2. Kobayashi, I., and Saito, M., "A Study on Information Recommendation System that Provides Topical Information Related to User's Inquiry for Information Retrieval," Web Intelligence and International Agent Technology Workshops, pp.385-388, 2006.
  3. http://www.bugs.co.kr/
  4. http://www.last.fm/
  5. Xujuan Zhou, Sheng-Tang Wu, Yuefeng Li, Yue Xu, Raymond Y.K. Lau, and Peter D. Bruza, "Utilizing Search Intent in Topic Ontology-based User Profile for Web Mining," Proceedings of the 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, 2006. https://doi.org/10.1109/WI.2006.186
  6. D. Beckett, "RDF/XML Syntax Specificati-on," W3C, 2004.
  7. Lin, Lv., Yu-Shu, and Liu., "Research of English Text Classification Methods Based on Semantic Meaning," Information and Communications Technology : ITI 3rd International Conference, 2005.
  8. J. Pitkow, H. Schutze, T. Cass, R. Cooley, D. TurnBull, A. Edmonds, E. Adar, and T. Breuel, "Personalized Search," Communications of the ACM, Vol.45, No.9, pp.50-55, 2002.
  9. http://www.amazon.com/
  10. http://www.ubisworld.org/
  11. D. Huynh, D. R. Karger and D. Quan, "Haystack: A Platform for Creating, Organizing and Visualizing Information Using RDF," In Proc. Of Semantic Web Workshop, 2002.
  12. http://jena.sourceforge.net/
  13. Kolari, P., Li Ding, Shashidhara, G., Joshi, A., Finin, T., and Kagal, L., "Enhancing Web privacy protection through declarative policies," Policies for Distributed Systems and Networks, Sixth IEEE International Workshop, pp.57-66, 2005. https://doi.org/10.1109/POLICY.2005.15

Cited by

  1. Mining students activities from a computer supported collaborative learning system based on peer to peer network vol.9, pp.3, 2016, https://doi.org/10.1007/s12083-015-0397-0