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소셜네트워크 기반의 콘텐츠 추천 방법

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dc.contributor.authorYun-feng Pei-
dc.contributor.author손종수-
dc.contributor.author정인정-
dc.date.accessioned2021-09-07T18:01:00Z-
dc.date.available2021-09-07T18:01:00Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2011-
dc.identifier.issn2287-5905-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/113832-
dc.description.abstract최근 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.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국정보처리학회-
dc.title소셜네트워크 기반의 콘텐츠 추천 방법-
dc.title.alternativeContents Recommendation Method Based on Social Network-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor정인정-
dc.identifier.bibliographicCitation정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.18, no.5, pp.279 - 290-
dc.relation.isPartOf정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학-
dc.citation.title정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학-
dc.citation.volume18-
dc.citation.number5-
dc.citation.startPage279-
dc.citation.endPage290-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART001601690-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor소셜네트워크-
dc.subject.keywordAuthor소셜네트워크 분석-
dc.subject.keywordAuthor콘텐츠 추천 방법-
dc.subject.keywordAuthorTF-IDF-
dc.subject.keywordAuthorFOAF-
dc.subject.keywordAuthorRSS-
dc.subject.keywordAuthorSocial Network-
dc.subject.keywordAuthorSocial Network Analysis-
dc.subject.keywordAuthorContents Recommendation Method-
dc.subject.keywordAuthorTF-IDF-
dc.subject.keywordAuthorFOAF-
dc.subject.keywordAuthorRSS-
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College of Science and Technology > Department of Computer Convergence Software > 1. Journal Articles

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