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사용자 별 시계열 관심 패턴 모델링 및 신규 관심사 추정
백종범(Jongbum Baik),심재철(Jaecheol Sim),이성진(Seongjin Lee),문화신(Hwashin Moon),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.7
사용자의 관심사를 시간의 흐름을 고려하지 않고 정적으로 모델링할 경우, 사용자 관심사의 변화 추세(증가/감소 등)를 비롯한 개인 성향 분석에 유용한 여러 정보들이 누락될 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 사용자 성향 정보의 누락을 최소화하기 위하여 사용자 별 시계열 관심 패턴 모델링 방법 및 기존 관심사에 근거하여 새로운 관심사 및 관심 패턴을 추정하는 신규 관심사 추정 방법 등을 제안한다. 제안방법의 타당성은 다음 뉴스 댓글 데이터를 통한 실험으로 검증되었다. Modeling user’s interests without considering the stream of time can ignore some important information for personal preference analysis. In this paper, we propose a method for modeling user representative temporal interest pattern to minimize ignoring important information for personal preference and a method for estimating new interests from existing interests. The validity of the proposed method is justified by experiments with data from ‘Daum’ news Comments.