빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.
이 연구의 목적은 이용자 선호도 및 관심분야 정보 수집을 위한 웹 기반의 프로파일링 모델을 활용하여 이용자 선호도 기반의 대체자료 추천 시스템의 개발과 정보 추천 모델의 핵심이 되는 도서자동분류엔진을 설계하고 시범 구축하는 것이다. 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정 방법론을 개발하기 위해 국가대체자료공유시스템인 DREAM의 이용자 대체자료 이용 내역을 분석하여 KDC의 10개 주제 분야별 대체자료에 대한 이용자 선호도를 조사하였다. 이용 내역 데이터의 표제 정보를 분석하여 주제 분야별로 그리고 조사대상 기간별로 관심 키워드를 도출하였으며, 도출된 키워드를 주제 분야별로 순위화하였다. 주제별과 기간별로 순위화된 키워드는 이용자 선호도를 나타내는 것으로 출판된 도서 가운데 대체자료 제작 대상을 선정하는데 활용할 수 있다. 또한 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정을 위하여 국립장애인도서관의 내부 데이터뿐만 아니라 타 도서관이나 다양한 유관 기관의 서비스 및 이용 내역을 반영하기 위한 연계방안을 제안하였다.
도서 상품에 대한 정보량이 폭증하면서 고객이 도서 선택에 어려움을 겪는 상황이 발생하고 있다. 이에 따라 고객에게 적합한 도서 정보를 제공하여 구매를 유도하는 도서 추천시스템의 중요성이 커지고 있다. 하지만 도서의 서지정보나 사용자 정보 등을 이용한 기존의 추천시스템은 추천 결과의 신뢰도에 문제를 드러내고 있기 때문에 도서 본문 텍스트의 의미적 정보를 추천시스템에 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 이에 대한 선행연구로 TF-IDF기법과 소설의 외형적 구조를 이용한 소설 텍스트의 주제어 추출 방법을 제안하였다. 이를 위해 100권의 소설텍스트를 수집하고 각각의 소설을 머리말, 대화문, 비대화문, 맺음말의 4개의 구조로 분리한 후 TF-IDF 가중치를 계산하였다. 실험결과 본문 텍스트만을 이용했을 때 보다 머리말과 맺음말을 포함하고 대화문에 가중치를 높게 부여하였을 때 주제어의 추출 정확도가 42.1%의 성능 향상을 보였다.
2015교육과정에 '한 학기 한 권 읽기'가 도입되면서 동일한 도서를 학급단위로 읽는 활동이 늘어나고 있다. 이에 따라 사서(교사)는 학급단위로 이루어지는 교사의 도서추천과 도서선정 과정을 적절히 지원해야 할 필요가 있다. 이 연구는 학급에서 교사가 추천한 한 권의 책을 읽을 때 초등학생의 독서흥미에 어떤 차이를 가져오는지 파악하여, 이를 토대로 효과적인 학교도서관 서비스를 마련하는데 목적이 있다. 이를 위하여 A초등학교 전체 학생을 대상으로 학급별 투표를 통해 교사추천도서 중 한 책을 정해 읽는 도서선택 수업을 진행하고, 독서를 전후로 학생들의 독서흥미도를 조사하였다. 그 결과, 자신이 선택한 도서를 읽은 학생은 자신이 선택하지 않은 도서를 읽은 학생보다 높은 '독서 후 흥미'를 보였다. 그러나 자신이 선택하지 않은 도서를 읽었어도 '독서 전 흥미'가 높았던 학생은 '독서 후 흥미'가 높게 나타났다. 독서 전 흥미는 도서정보를 골고루 제공받고 학교도서관 이용 빈도가 높았던 학생일수록 높게 나타났다. 따라서 사서(교사)는 자기 선택적 독서에 긍정적인 영향을 미치는 독서 전 흥미를 높일 수 있도록 도서 정보를 다양하게 제공하고, 학교도서관 이용 빈도를 높일 수 있는 서비스를 제공할 필요가 있다.
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, '내용', '캐릭터', '글쓰기', '읽기', '작가', '스토리', '형식'의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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