• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1163-1176
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• 2005

웹은 가장 커다란 분산 정보저장소로서 빠른 속도로 성장했으나, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal Patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘[11]을 화장한다. 화장된 내용은 WebPRl(A) 알고리즘을 추가하였으며, WebPR(T)에서 윈도우 개념을 도입한 새로운 winWebPR(T) 알고리즘을 제안하고 있다. 두개의 화장된 알고리즘을 포함하여 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대해 실험 결과에서 알 수 있듯이 윈도우 개념을 도입한 winWebPR(T) 알고리즘이 세션에 나타나는 페이지들간의 모든 연관성 정보를 활용함으로써 가장 우수한 성능을 보였다.