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이미지 태그 간의 의미적 관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법
홍현기,정진우,이동호 한국정보과학회 2010 데이타베이스 연구 Vol.26 No.3
Folksonomy, considered as a core component for Web 2.0 user-participation architecture, is a classification system made by user's tags on the web resources. Recently, various approaches for image retrieval exploiting folksonomy have been proposed to improve the image search results. However, the characteristics of the tags such as semantic ambiguity, non-controlledness, and so on, limit the effectiveness of tags on image retrieval. Especially, tags associated with images in a random order do not provide any information about the relevance between a tag and an image. In this paper, we propose a novel image's tag ranking system which exploits the semantic relationships between tags for ordering the tags according to the relevance with an image. The proposed system consists of two phases: 1) tag propagation phase, 2) tag ranking phase. In tag propagation phase, for a given image without tags, after we perform preprocessing task for the tags of similar images, we collect the candidate tags with high occurrence frequency and propagate them to tag ranking phase. In tag ranking phase, for propagated tags, we estimate semantic relevance between tags using the semantic hierarchy relationship between concepts in WordNet. Afterward,we calculate ranking score of each tag by applying various weights to score of each tag. Finally, tags are ranked by ranking score of each tag, so that we can perform semantic relationship based tag ranking. From the experimental results on the Flickr photo collection over 10,000 images, we show the effectiveness of the proposed system. 웹 2.0의 사용자-참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미는 웹 자원에 대하여 사용자의 태그에 의해 만들어지는 분류 시스템이다. 최근, 이미지 검색 결과를 개선하기 위하여 폭소노미를 활용하는 이미지 검색에 관한 다양한 시도들이 제안되고 있다. 하지만, 의미적 모호성, 규제를 받지 않는 점 등과 같은 태그의 특징들로 인해 이미지 검색시 태그의 실효성이 제한된다. 특히, 이미지와 관련된 태그들이 임의의 순서로 할당되어 있어 태그와 이미지 사이의 관련성에 대한 정보를 전혀 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 태그들을 이미지와의 관련성에 따라 정렬하기 위해 태그간 의미적 관계를 활용하는 새로운 방식의 이미지 태그 랭킹 시스템을 제안한다. 제한된 시스템은 2개의 단계로 구성되어 있다: 1) 태그 전달 단계 2) 태그 랭킹 단계. 태그 전달 단계에서 태그가 없는 입력이미지가 주어지면, 입력이미지와 시각적으로 비슷한 이미지들의 태그들에 대해 텍스트 전처리 작업을 수행한 후, 높은 출현빈도를 보이는 후보 태그들을 수집하여 태그 랭킹 단계로 전달한다. 태그 랭킹 단계에서, 전달받은 태그들에 대해 WordNet에서 개념간 의미적 계층 관계를 이용하여 태그간 의미적 관련정도를 측정한다. 그 후, 각 태그의 점수에 다양한 가중치를 적용하여 각 태그의 랭킹점수를 계산한다. 태그들은 각 태그의 랭킹점수에 따라 정렬되어, 의미적 관계에 기반한 태그 랭킹을 수행할 수 있다. 10,000장 이상의 Flickr 이미지 모음에 대한 실험 결과를 통하여 제안된 시스템이 효과적임을 볼 수 있다.
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블로그 검색을 위한 태그 기반 피드 포스트 랭킹 알고리즘
한승균,이상진,박종헌 한국경영정보학회 2007 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.-
본 논문은 Web 2.0시대의 새로운 컨텐츠 매체로 각광받고 있는 블로그와 관련하여 태그 기반의 검색 알고리즘을 제안하고자 한다. 최근 블로그 검색과 관련하여 태그 기반의 블로그 검색 서비스가 등장하기 시작했지만, 현재 제공되는 태그 기반의 검색 서비스는 태그의 유무와 컨텐트의 최신성을 주요 기준으로 삼고, 태그와 컨텐트 간의 관련성을 제대로 고려하지 않아 검색 결과가 만존스럽지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 태그와 컨텐트와의 관련성을 실수화하고 이를 주요 기준으로 검색 결과의 순위를 결정하는 PTRank 알고리즘을 제안하였다. PTRank 알고리즘에서는 1) 태그가 피드의 제목에 포함되었는지 여부, 2) 태그가 피드의 설명에 나타나는 회수, 3) 태그가 아이템의 제목에 포함되었는지 여부, 4) 태그가 아이템의 설명에 나타나는 횟수, 5) 피드 내에서 태그의 IDF값, 6) 사용자의 검색 행위를 이용해 태그와 컨텐트간의 관련성을 실수화하였다. 실험 결과, PTRank 모델 및 학습 알고리즘이 태그 기반의 피드 검색에서 잘 작동하며 검색에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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소셜 북마킹 시스템에서의 북마크와 태그 정보를 활용한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘
박수진(Su-Jin Park),이시화(Si-Hwa Lee),황대훈(Dae-Hoon Hwang) 한국멀티미디어학회 2010 멀티미디어학회논문지 Vol.13 No.8
현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소설 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소설 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다. In current Web 2.0 environment, one of the most core technology is social bookmarking which users put tags and bookmarks to their interesting Web pages. The main purpose of social bookmarking is an effective information service by use of retrieval, grouping and share based on user's bookmark information and tagging result of their interesting Web pages. But, current social bookmarking system uses the number of bookmarks and tag information separately in information retrieval, where the number of bookmarks stand for user's degree of interest on Web contents, information retrieval. and classification serve the purpose of tag information. Because of above reason, social bookmarking system does not utilize effectively the bookmark information and tagging result. This paper proposes a Web contents ranking algorithm combining bookmarks and tag information, based on preceding research on associative tag extraction by tag clustering. Moreover, we conduct a performance evaluation comparing with existing retrieval methodology for efficiency analysis of our proposed algorithm. As the result, social bookmarking system utilizing bookmark with tag, key point of our research, deduces a effective retrieval results compare with existing systems.
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