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웹 페이지 추천 시스템의 조합

전문가 제언: ○ 웹 내용의 양이 방대하기 때문에 사용자가 원하는 정보를 찾기 위해서 웹 추천 시스템이 필요하다. 웹 추천 시스템에서 전통적으로 사용하는 기법은 웹의 사용과 웹 내용에 대해서 데이터 마이닝을 적용하는 것이다. 뉴스 사이트의 경우 웹의 내용이 동적으로 변하여 추천 시스템의 모델도 이에 따라 자주 변경되어야 하므로 본 논문에서는 웹 내용보다는 웹 사용에 데이터 마이닝 기법을 적용하는 접근 방법을 채택한다.

○ 추천 시스템의 성능은 기법 이외에 웹 사이트의 구조 및 사용자들의 운항 전략에 영향을 받기 때문에 고유의 장단점과 제약점을 가지고 있는 여러 시스템을 조합하는 혼성 시스템이 제안되고 있다. 혼성 시스템의 추세는 몇 개의 시스템이 협동하여 그 결과를 내용 기반의 기법과 결합하는 것 보다는 여러 개의 독립적인 추천 시스템을 결합하여 혼성 시스템을 구성하는 전략이 우세하다.

○ 시스템 구성 측면에서 고려해야 하는 것은 혼성 시스템에 어떠한 모듈을 포함 시키고 이들을 어떠한 방식으로 결합하여 혼성 시스템을 구성하는 문제가 대두된다. 결합 방법에서 교환 방식은 하나의 시스템을 선택하는 문제이므로 교환 조건에 신중을 기해야 한다.

○ 혼성 시스템의 모듈을 검색한 결과 k-평균이 압도적이고 다음으로 연관 규칙이고 Markov와 CST의 비중은 작았다. 혼성 시스템의 결합 방법에서는 가중치와 순위 기법에 대한 논문이 많았고 혼합과 교환 방식에 대한 연구는 많지 않았다.

○ 논문에서 국내 과학자 논문이 인용되지 않아 정보 검색을 한 결과 웹추천 시스템에서는 사용자 기간 보다는 웹 내용에 기반을 둔 연구가 많았다. 또한 165 편중에 23편의 한국인 논문을 발견했는데 분야는 다양했으나 같은 사람의 논문이 상당수 있었다. 추천 시스템의 반은 혼성 시스템으로서 이 분야가 활성화 되어 있음이 입증되었고 또한 국내 과학자의 활동도 같은 비례를 유지했다.

저자: Murat Goksedef, Sule Gudu-Oguducu
자료유형: 학술정보