검색 의도 기반 문서 추천 방법론

이동훈(Donghoon Lee),김남규(Namgyu Kim) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.6

방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 ‘C’ 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다. It is not an easy task for a user to find the correct documents that a user really wanted at once from a vast amount of the search results. For this reason, various methods of recommending documents by taking the user’s preferences into consideration based on the user’s document browsing history have been proposed. However, the document recommendation methodology based on the document browsing history also has a limitation that only the information the user has viewed is utilized, but the intent of the user searching for the document is not fully utilized. Therefore, we propose a document recommendation method based on the user’s search intent that utilizes information on “Why” the user reads the document, instead of the information on “Who” reads the document. In order to confirm the feasibility of the proposed methodology, an experiment was conducted by analyzing 239,438 actual user’s search history of one of the most popular e-commerce platform companies in Korea. As a result, our methodology showed superior performance compared to the existing content-based or simple browsing history-based recommendation model.

사용자 중심의 블로그 정보 검색 기법

김승종(Kim, Seung-Jong) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.9

최근 빠른 주기로 많은 양의 새로운 정보가 생성되기 때문에, 사용자 중심의 정보 검색을 위해 RSS라는 신 디케이션 기술이 제공되고 있다. RSS는 새롭게 갱신된 콘텐츠를 자동으로 전달받을 수 있어 신규 정보를 찾기 위해 사이트에 지속적으로 접근하지 않아도 된다. 본 논문에서는 블로그 정보 검색을 위해 RSS 문서의 주소를 수집하는 수집기와 사용자 질의에 따른 RSS 문서의 순위결정 방법을 제안한다. 제안하는 정보 검색 기법을 이용하면 사용자가 RSS 문서를 효과적으로 검색할 수 있다. Due to the recent tremendous growth of internet information, RSS, syndication technology provides internet users with a user-friendly information search. RSS enables you to automatically receive newly updated contents, so users do not need to constantly access web sites to obtain new information. This paper proposes the way of managing the web crawler, which collects the sites of RSS documents and helps the users efficiently use the RSS documents. And it also suggests the proper way of ranking the RSS documents based on the users' popularity. Users can efficiently search out the documents they need by using the proposed information searching methods.

Optimal Typeface and Type Size on Thai Drug Labeling and Drug Documentation: A Recommendation for Legal Development

Rachapoom Punsongserm,Pittaya Suvakunta 한국디자인학회 2022 디자인학연구 Vol.35 No.4

추천키워드 및 기계학습을 이용한 문서 분류

김문현(Moonhyeon Kim),구영현(YeongHyeon Gu),유성준(SeongJoon Yoo) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.1

이 논문에서는 비교 및 추천키워드가 들어간 문서 중 추천 내용을 포함한 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 추천문장을 하나 이상 포함하는 문서를 추천문서로 정의한다. 추천문장의 대부분은 ‘~보다’와 같은 비교키워드를 포함하고 있거나 ‘추천, ‘우위’, ‘월등’, ‘압승’과 같은 추천키워드를 포함하고 있기도 하다. 제안하는 방법은 이 비교 및 추천키워드를 포함하고 있는 문장을 먼저 선정하고 이들 중추천문장만을 분류해 내기 위해 규칙을 추출하거나 기계 방법을 적용한다. ‘보다’를 포함한 다섯 개의 비교 및 추천키워드를 포함하고 있는 문서 1,336개를 Na?ve Bayes와 Bayesian Net으로 분류한 결과 평균 88.3%의 재현율과 83.5%의 정확률을 얻을 수 있었다. 향후 보다 많은 비교키워드와 추천키워드에 대해 일반화된 추천문서 분류 기술에 대한 연구가 진행될 것이다. 이 논문은 CSA2009에서 발표한 비교문장 분류 방법을 기반으로 추천문장 분류 방법을 추가하여 확장한 것이다. We propose a novel approach for the automatic classification of Korean text documents containing product recommendations using machine learning and rules. Most of Korean product recommendations include comparative keywords such as ‘than’, or recommendation keywords including ‘recommend’, ‘superior’, ‘excellent’, and ‘overwhelming victory’. We apply some rules or machine learning based classifier to select candidate sentences including such keywords and sort out only the recommendation sentences. The result of classifying 1,336 documents, including five comparative and recommendation keywords using Naive Bayes and Bayesian Net shows a recall rate of 88.3% and a precision of 83.5%. In the future, hopefully, there will be further studies on approaches to classification of generalized recommendation sentences in terms of more comparative and recommendation keywords. The idea of our previous work on mining comparative only sentences published in CSA2009 can be exploited in classifying recommendation sentences by adding the features proposed in this paper.

Personalization of Document Warehouses: Formalization, Design and Implementation

Khrouf, Kais,Turki, Hela International Journal of Computer ScienceNetwork S 2022 International journal of computer science and netw Vol.22 No.10

In the decision-making domain, a document warehouse is designed to meet the analysis needs of users who may have a wide variety of analysis purposes. In this paper, we propose to integrate the preferences and interactions of users based on profiles to the concept of document warehouses. These profiles guarantee the integration of personalized documents and the collaborative recommendation of documents between different users sharing common interests.

그룹추천시스템에서 아이템 평가 빈도수와 속성값을 이용하는 TF-IDF 기반 그룹 집계 전략

안두철,김영국 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.2

Recommendation system field is a discipline that has been developed steadily beginning in the 1990s. While entering the Big Data Era, more accurate recommendation techniques have appeared than the old recommendation algorithms. In Korea, many online stores and services like Watcha have already applied the recommendation techniques. Recommendation systems can be divided into individual and group recommendation techniques in accordance with the recommendation consumption patterns. Recommendation techniques for individuals have been studied actively, however, recommendation techniques for groups are in relatively incomplete situation. There are many situations where the group recommendation technique is needed. For example, group consumption activities, such as movie and concert seeing with family or friends, require appropriate recommendations according to the group consumption patterns. In previous research, group recommendation systems have used only the users’ item rating values for group aggregation. However, they may cause inaccurate results. In this paper, we propose a method that gets the group recommendation result by calculating the TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency) weight using the item rating frequency instead of rating value's average. In addition, we applied the weight calculation method using the items’ specific attributes and the inverse document frequency. We use the HetRec2011 movie rating data for performance evaluation, and the proposed group recommendation method shows better accuracy than the previous group aggregation methods. 추천시스템 분야는 90년대에 시작되어 꾸준하게 발전되어온 학문 분야이며 빅데이터 시대에 접어들면서 예전보다 더욱 정확한 추천 알고리즘들이 등장하고 있다. 이미 해외에서 아마존 추천 상품, 구글의 광고 추천 등으로 상용화가 되었으며 국내에서도 온라인 쇼핑몰, 도서 추천 등과 같은 다양한 영역에서 활용되면서 점차적으로 활용 영역이 증대되고 있는 추세이다. 추천시스템은 소비 유형에 따라 개인 추천 기법과 그룹 추천 기법으로 나눌 수 있다. 개인 추천 기법의 경우 활발하게 연구 활동이 되어온 반면, 그룹 추천 기법은 상대적으로 연구가 미비한 실정이다. 소비 유형에 따라 개인 추천 기법과 그룹 추천 기법이 나오게 되었는데 상황에 따라 그룹 추천 기법이 중요한 상황이 존재한다. 예를들면, 가족 또는 연인과의 영화 및 공연 관람, 동호회 활동 등 그룹으로 움직이는 소비 활동에서는 해당 그룹의 소비 유형에 알맞은 추천이 필요하다. 기존의 그룹 추천 시스템 연구의 경우 사용자가 아이템에 대한 평가값을 표기하고 그 값을 이용하여 그룹 추천 기법을 적용하여왔다. 하지만 단순 평가값만을 이용한 방법들은 정확도가 떨어질 수 있다. 예를 들어, 그룹 구성원들의 평가값을 집계하는 전략에서는 평균값의 오류가 발생하여 원하지 않는 아이템에 대한 추천 결과가 나타날 수 있게 된다. 본논문에서는 그룹 구성원들이 평가했던 아이템에 대한 빈도-역빈도(TF-IDF) 가중치를 계산하여 구성원이 원하는 아이템에 대한 그룹 추천 결과를 얻어내는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 평가값이 아닌 아이템을 평가한 빈도수를 기반으로 해당 아이템의 세부적인 속성값과 역빈도값을 이용한 가중치 계산 방법을 적용하였다. 성능실험을 위해 HetRec2011 영화 평점 데이터를 활용하였고 그 결과 기존의 그룹 집계 기법보다 제안하는 기법이 높은 추천 정확도를 보였다.

A Method for the Recommendation of Similar Documents and Related Researchers in National R&D Information Collections

Heejun Han,Heeseok Choi,Jaesoo Kim 보안공학연구지원센터(IJSEIA) 2016 International Journal of Software Engineering and Vol.10 No.1

The users of academic databases and R&D information often use search services to obtain necessary data for their studies. Most web users create various search queries and request these needed information from the system, and as a final destination of searching selected information lists and obtaining information, users are moved to the detailed page of the corresponding information. Similarly, in cases of academic information services providing journal and patent information, the final destination of the user is the specific metadata information page or the full article page, and in this case, providing other similar types of academic information and the names of researchers in other related fields is essential for satisfying the information requirements of the users. In case of the NTIS (National Science and Technology Information Service), it provides search services on national R&D information (tasks, participating personnel, research products, facilities and equipment, etc.), but lacks provision of similar documents within the same DB or among different DBs. In this article, the authors explain user queries and search items provided by the search engine, serviced by the NTIS for data categorized as research products including journals, patents, research reports, and trend analyses, and search service methods for listing similar documents within the same or different contents, and names of researchers in related fields using boosting technologies. This way, the R&D information desired by the user may be efficiently provided in the final service screen, which can reduce repeated efforts on searching.

Sentence BERT를 이용한 내용 기반 국문 저널추천 시스템

김용우,김대영,서현희,김영민 한국지능정보시스템학회 2023 지능정보연구 Vol.29 No.3

With the development of electronic journals and the emergence of various interdisciplinary studies, the selection of journals for publication has become a new challenge for researchers. Even if a paper is of high quality, it may face rejection due to a mismatch between the paper’s topic and the scope of the journal. While research on assisting researchers in journal selection has been actively conducted in English, the same cannot be said for Korean journals. In this study, we propose a system that recommends Korean journals for submission. Firstly, we utilize SBERT (Sentence BERT) to embed abstracts of previously published papers at the document level, compare the similarity between new documents and published papers, and recommend journals accordingly. Next, the order of recommended journals is determined by considering the similarity of abstracts, keywords, and title. Subsequently, journals that are similar to the top recommended journal from previous stage are added by using a dictionary of words constructed for each journal, thereby enhancing recommendation diversity. The recommendation system, built using this approach, achieved a Top-10 accuracy level of 76.6%, and the validity of the recommendation results was confirmed through user feedback. Furthermore, it was found that each step of the proposed framework contributes to improving recommendation accuracy. This study provides a new approach to recommending academic journals in the Korean language, which has not been actively studied before, and it has also practical implications as the proposed framework can be easily applied to services.

전통조경 관련 국제통용 용어 고찰 - 정원·공원·도시경관에 관한 국제 문서와 연구 빅데이터 분석을 바탕으로 -

서자유 ( Seo Ja-yoo ),정해준 ( Jung Hae-joon ) 한국전통조경학회 2021 한국전통조경학회지 Vol.39 No.4

이 연구는 전통 조경의 개념 정의와 적절한 영문표기를 확인하고자 연구를 진행하였으며, 적절한 개념의 확인을 위해 국제 문서에서 쓰인 관련 용어를 종합하고, 국제권 연구에서 쓰이는 용어의 의미를 고찰하였다. ICOMOS의 ‘역사적 정원에 관한 헌장(플로렌스 헌장, 1981), ICOMOS와 IFLA의 ‘역사적 도시공원에 관한 문서(뉴델리, 2017)’, ‘역사도시경관에 관한 유네스코 권고(파리, 2011)’를 분석하여 개념을 고찰하고, 정의, 공간과 대상, 가치와 활동을 설명하는 용어를 정리하였다. 전통조경 관련 국제권 연구는 ScienceDirect에서 역사 문화와 관련된 traditional, historic, cultural, classical, vernacular와 조경 관련 garden, park, landscape를 포함하는 연구 논문을 취합하여 각 용어가 어떤 성격으로 사용되는지를 살피고, 조경의 역사문화성을 표현하기 위한 적합한 명칭이 무엇인지 고찰하였다. 연구의 결과, 국제 문헌에서는 ‘역사적(historic)’ 정원ㆍ공원을 명시하고 있었으며, 전통(traditional) 조경은 한국만의 독창적인 디자인과 조성기법, 생태적 의미를 표현하는데 적합하며, 역사(historic) 조경은 조경사적인 의미의 정원ㆍ공원을 설명할 때 적합하다고 판단된다. The purpose of this study was to determine the definition of traditional landscape and the appropriate English notation. To confirm the appropriate concept, the charter’s relevant terminology was synthesised and the meaning of the vocabulary used in international studies was examined. ICOMOS The Charter on Historic Gardens(The Florebce Charter, 1981), ICOMOS-IFLA Document on Historic Urban Parks(New Delhi, 2017), and UNESCO Recommendation on The Historic Urban Landscape(Paris, 2011) were analysed to examine the concept, and the words describing definitions, space, objects, value, and activity were arranged. Big data was used to analyse the research literature related to overseas traditional landscapes. This study examined the characteristics of each word and examined the appropriate name for expressing the historic and cultural characteristics of landscape in research literature, which included traditional, historic, cultural, classical, vernacular, landscape-related gardens, parks, and landscape words related to historic culture. Consequently, the International Charter declared the suitability of 'historic' gardens and parks, as well as traditional landscape for expressing unique designs, composition technique, and ecological meaning of Korea, while historic landscape was deemed suitable for explaining gardens and parks in landscape history.

Improving Recommendations by the Clustering of Tag Neighbours

Rong Pan,Guandong Xu,Bin Fu,Peter Dolog,Zhihai Wang,Martin Leginus 한국정보기술융합학회 2012 JoC Vol.3 No.1