대규모 태깅 데이터를 이용한 태깅 온톨로지 학습

강신재

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강신재

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제2호

발행연도: 2008.4

수록면: 157 - 162 (6page)

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본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템 간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

#태깅 온톨로지 #온톨로지 학습 #폭소노미 #소셜웹 #클러스터링 #Tagging Ontology #Ontology Learning #Folksonomy #Social Web #Clustering

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1. [인터넷자원] - / /

2. [학술지(정기간행물)] - S. Gloder / 2006 / Usage Patterns of Collaborative Tagging Systems / Journal of Information Science 32 (2) : 198 ~ 208

3. [인터넷자원] - T. V. Wal / / Folksonomy Explanations

4. [학술지(정기간행물)] - T. R. Gruber / 1995 / Towards Principles for the Design of Ontologies used for Knowledge Sharing / International Journal of Human-Computer Studies 43 : 907 ~ 928

5. [인터넷자원] - F. Manola / / RDF Primer, W3C

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