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소셜네트워크 기반의 콘텐츠 추천 방법Contents Recommendation Method Based on Social Network
- Other Titles
- Contents Recommendation Method Based on Social Network
- Authors
- Yun-feng Pei; 손종수; 정인정
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- 소셜네트워크; 소셜네트워크 분석; 콘텐츠 추천 방법; TF-IDF; FOAF; RSS; Social Network; Social Network Analysis; Contents Recommendation Method; TF-IDF; FOAF; RSS
- Citation
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.18, no.5, pp.279 - 290
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
- Volume
- 18
- Number
- 5
- Start Page
- 279
- End Page
- 290
- ISSN
- 2287-5905
- Abstract
- 최근 웹 및 웹 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라서 콘텐츠 추천 시스템(CRS, Contents Recommendation System)은 최근 중요한 이슈로 대두되었다. 이에 따라, 콘텐츠 추천 시스템에 대한 콘텐츠 추천 방법(CRM, Contents Recommendation Method)이 꾸준히 연구 및 소개되어 왔다. 그러나 전통적인 CRM들은 콘텐츠 생성자의 위상이 중요하게 여겨지는 웹 2.0 환경에서 활용하는데 부족함이 있다. 본 논문에서는 연결 정도 중심성 분석(Degree of centrality) 및 TF-IDF를 활용하여 양질의 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는RSS와 FOAF를 수집하여 TF-IDF와 연결 정도 중심성을 각각 분석한다. 그리고 분석된 두 값을 이용하여 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 우리는 시스템을 구현하였으며 콘텐츠 추천 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력된 질의어에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 적절한 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 소셜네트워크에서 콘텐츠 생산자에 대한 중요도가 반영됨으로 보다 신뢰성이 있는 결과를 얻을 수 있다.
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