• Title/Summary/Keyword: 정보여과

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Efficient XML Information Search through DTD Filtering and Query Expansion (DTD 여과 및 질의 확장에 의한 효율적인 XML 문서의 정보 검색)

  • Kim, Myoung Sook;Lee, Kyeung Soo;Kong, Yong Hae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.499-502
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    • 2004
  • 본 논문은 정보검색의 대상이 되는 XML 문서를 효율적으로 선별하기 위해 온톨로지를 기반으로 XML 문서를 여과하였으며, 여과된 XML 문서를 대상으로 문서에 내재한 정보를 효과적으로 검색하도록 XML 질의를 확장하였다. 이를 위해, 온톨로지로부터 포괄적 DTD를 생성하는 알고리즘을 개발하였고, XML 문서의 효과적인 정보 검색을 위해 온톨로지의 개념 구조와 연관 관계를 분석하여 XML 질의를 확장하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 문서 여과와 질의 확장 알고리즘의 효과를 샘플 XML 문서에 적용하였다.

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Negative Relative Feedback Using Reinforcement Learning (강화학습을 이용한 부정적 연관성 피드백)

  • Son, Ki-Jun;Lee, Jae-An;Lee, Sang-Jo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.351-355
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    • 2007
  • 문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

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A Collaborative Filtering using SVD on Low-Dimensional Space (SVD을 이용한 저차원 공간에서 협력적 여과)

  • Jung, Jun;Lee, Pil-Kyu
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.3
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    • pp.273-280
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    • 2003
  • Recommender System can help users to find products to Purchase. A representative method for recommender systems is collaborative filtering (CF). It predict products that user may like based on a group of similar users. User information is based on user's ratings for products and similarities of users are measured by ratings. As user is increasing tremendously, the performance of the pure collaborative filtering is lowed because of high dimensionality and scarcity of data. We consider the effect of dimension deduction in collaborative filtering to cope with scarcity of data experimentally. We suggest that SVD improves the performance of collaborative filtering in comparison with pure collaborative filtering.

A Robust Collaborative Filtering against Manipulated Ratings (조작된 선호도에 강건한 협업적 여과 방법)

  • Kim, Heung-Nam;Ha, In-Ay;Jo, Geun-Sik
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.10 no.6
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    • pp.81-98
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    • 2009
  • Collaborative filtering, one of the most successful technologies among recommender systems, is a system assisting users in easily finding the useful information and supporting the decision making. However, despite of its success and popularity, one notable issue is incredibility of recommendations by unreliable users called shilling attacks. To deal with this problem, in this paper, we analyze the type of shilling attacks and propose a unique method of building a model for protecting the recommender system against manipulated ratings. In addition, we present a method of applying the model to collaborative filtering which is highly robust and stable to shilling attacks.

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A Study on Filtering for Meaningful Information in the Massive Social Contents (대량의 소셜 컨텐츠에서 의미 있는 정보의 필터링 연구)

  • Ahn, Deuk-Hyeon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.553-554
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    • 2010
  • 무수히 많은 정보가 쏟아져 나오는 시대에 살고 있는 웹 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 여과기법의 연구는 큰 중요성을 갖는다. 이런 기법엔 크게 내용 기반 여과방식과 협업적 여과방식 두 가지로 나눌 수 있다. 이들 각각은 서로 장, 단점을 가지고 있으며 따라서 이를 병합한 기법의 연구는 필수적이다. DB 의 WAL 기법과 진화알고리즘을 이용하여 좀 더 사용자에게 최적화된 추천을 가능하게 할 수 있다. 또한 폭소노미에 기반한 태깅기법 및 패턴인식, 온톨로지(ontology) 기법의 연구를 통해 기존의 한계를 보완하여 향후 더욱 개선된 여과 기법을 기대할 수 있다.

Extended R-tree Spatial Indexing Methods with DTVF (DTVF를 갖는 확장 R-tree 공간 색인 기법)

  • 정원일;정보흥;박동선;김재홍;배해영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.228-230
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    • 1999
  • 공간 인덱스를 이용한 공간 질의 처리의 과정은 여과와 정제 단계로 이뤄진다. 여과 단계에서 후보 객체의 수를 줄이며, 정제 단계에서의 false-hit이 낮아지므로 불필요한 디스크 접근과 공간연산으로 인한 질의 처리 비용의 증대를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 여과 단계에서 후보 객체를 최소화하기 위해 DTVF가 추가된 확장 R-tree를 제안한다. 제안된 기법에서는 n차원 상에 존재하는 공간 객체의 대표 정점들을 구석점 변환 기법을 이용하여 2n차원의 점으로 변환하고, 이 값을 확장된 R-tree라는 리프 노드의 DTVF에 유지한다. 공간 질의 처리시 여과 단계에서 DTVF를 이용하면 후보 객체 수를 최소화할 수 있으며, DTVF에 유지된 차원 변환된 값을 통해 후보 객체 선정에도 빠른 성능을 나타낸다. 제안된 기법은 공간 질의 처리시 여과 효율을 극대화하여 질의 처리 성능을 향상시킨다.

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An Expert Recommendation Technique Design using Hybrid Collaborative Filtering in SNS (SNS상에서 하이브리드 협업적 여과 기법을 이용한 전문가 추천 기법 설계)

  • Oh, Yung-Man;Shin, Young-Sung;Oh, Byeong-Seok;Kim, Hyeong-il;Chang, Jae-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1081-1084
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    • 2012
  • 최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

A Preprocessing Method for Improving Prediction Accuracy in Collaborative Filtering (협력적 여과 시스템의 예측 정확도 향상을 위한 전처리 방법)

  • 김교창;전종훈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.698-700
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    • 2003
  • 본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.

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A Study on Hybrid Recommendation System Based on Usage frequency for Multimedia Contents (멀티미디어 콘텐츠를 위한 이용빈도 기반 하이브리드 추천시스템에 관한 연구)

  • Kim, Yong;Moon, Sung-Been
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.23 no.3 s.61
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    • pp.91-125
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    • 2006
  • Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

Fuzzy based Verification Node Decision Method for Dynamic Environment in Probabilistic Voting-based Filtering Scheme (확률적 투표기반 여과기법에서 가변적 환경을 위한 퍼지 기반 검증 노드 결정 기법)

  • Lee, Jae-Kwan;Nam, Su-Man;Cho, Tae-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.11-13
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    • 2013
  • 무선 센서 네트워크는 개방된 환경에서 무작위로 배치되어 악의적인 공격자들에게 쉽게 노출된다. 센서 노드는 한정된 에너지 자원과 손쉽게 훼손된다는 단점을 통해 허위 보고서와 투표 삽입 공격이 발생한다. Li와 Wu는 두 공격을 대응하기 위해 확률적 투표기반 여과기법을 제안하였다. 확률적 투표기반 여과기법은 고정적인 검증 경로를 결정하기 때문에 특정 노드의 에너지 자원고갈 위험이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 보고서 여과 확률 향상을 위하여 퍼지 시스템을 기반으로 다음 노드 선택을 약 6% 효율적인 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법은 전달 경로 상의 노드 중 상태정보가 높은 노드를 검증 노드로 선택하고, 선택된 검증 노드는 허용 범위 경계 값을 기준으로 공격 유형을 판별하고 여과한다. 실험결과를 통해 제안기법은 기존기법과 비교하였을 때 에너지 효율이 향상되었다.

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