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저자정보
Su-Jin Park (경원대학교) Si-Hwa Lee (경원대학교) Man-Hyoung Lee (경원대학교) Kil-Gun Choi (메디오피아테크날리지) No-il Ki (메디오피아테크날리지) Dae-Hoon Hwang (경원대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 국제학술대회 MITA 2009
발행연도
2009.8
수록면
187 - 190 (4page)

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Among the trends of Web 2.0 recently emerging, social bookmarking technology used to tag and bookmark the pages in which users are interested are provided. However, the tag and web pages bookmarked by users are listed in a simple manner, thus correlations between different web pages are not indicated and similar web pages are not grouped.
Therefore, this paper is to provide contents to users more efficiently based on tags. To this end, this paper proposes a system that collects the tags by each bookmarker and then clusters the tags in order to extract tags with high relation. In this system, extracted tags are used to construct a graph composed of tags with high frequencies, and then bookmarked web pages corresponding to the each tag in the graph are grouped and ranked.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Paper Preparation
3. Proposed System
4. Conclusions
5. References

참고문헌 (0)

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