초록
개방, 참여, 공유에 기반한 웹 2.0 사상이 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있으며, 개인화 기능인 추천시스템과 소셜 네트워크에 관한 연구가 활발하다. 추천시스템과 소셜 네트워크의 경우 각기 다른 영역에서 독자적으로 발전하여왔으며 이들을 융합한 새로운 형태의 서비스모델에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 이용로그, 개인프로파일, 북마크 등을 분석하여 자신과 유사한 분야를 연구하는 연구자를 지능적으로 추천하여 효율적으로 소셜 네트워크를 구성할 수 있는 연구자연결망을 구축하였다. 이를 통해 기존 소셜 네트워크 문제인 초기 네트워크 구축의 어려움과 이용자들의 소극적인 참여로 인한 네트워크 확장성 문제를 해결하였다.
The web 2.0 concept rapidly spreads to the various field which is based on an opening, the participation, and a share. And the research about the recommendation system, that is the personalize feature, and social network is very active. In the case of the recommendation system and social network, it had been developing in the respectively different area and the new research toward the service model of a form that it fuses these is insignificant. In this paper, I'm going to introduce efficient social network which is called the researcher connection network. It is possible to recommend the researcher intellectually who studies the similar field by analyzing the usage log and user profile. Through this study, we could solved the network expandability problem which is due to the user passive participation and the difficulty of the initial network construction that is the conventional social network problem.
