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자료유형
학술저널
저자정보
강신재 (대구대학교) Ying Ding (Indiana University)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제13권 제5호
발행연도
2008.12
수록면
133 - 141 (9page)

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소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
#소셜 태깅 #온톨로지 #사용자 프로파일 #추천시스템 #Social Tagging #Ontology #User Profile #Recommendation System

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 소셜 태킹(Social Tagging)
4. 온톨로지 학습
5. 추천시스템 모델링
6. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌

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