본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.
사용자 프로파일(user profile)은 사용자 개개인의 관심 분야를 기술한 것이다. 정보 시스템이 사용자 개개인의 관심 분야를 알고 있다면, 사용자의 관심 분야에 속하는 문서만을 사용자에게 제시해 줌으로써 정보검색의 효율을 높일 수 있다. 사용자 프로파일 관리 시스템은 시간이 지날수록 개인 사용자의 관심분야를 더욱 잘 나타내어야 하고(Specialization), 사용자의 관심 분야가 변화해도 그에 대응해야 하며(Adaptation), 사용자가 흥미있어할 만한 관련 분야도 제시할 수 있어야 한다(Exploration). 본 논문은 기존에 연구되어 왔던 정보여과 시스템에서 사용되는 사용자 프로파일 관리 시스템들의 단점을 보완하고 정보검색 시스템에서도 사용될 수 있는 범용성을 지닌 사용자 프로파일 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일 관리 시스템은 사용자의 관심분야의 변화를 유전자 알고리즘을 이용하여 모델링하고, 여러 유전자군(群)으로 사용자의 다양한 관심분야를 기술한다.
근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.
인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.
본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.
본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.
본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.
기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.
정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.
본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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