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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배종국 (한빛소프트) 양재동 (전북대학교) 조호상 (전북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제6호
발행연도
2012.6
수록면
473 - 487 (15page)

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페이스북과 트위터로 대변되는 SNS(Social Network Service)는 웹상에서 지식 정보를 획득하는 차세대 패러다임이 되고 있다. 본 논문의 목적은 소셜 네트워크상에서 XOT(Extended Object-Based Thesauri)를 이용하여 사용자에게 적절한 전문가 그룹을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. XOT는 SNS에서의 운용을 위해, 전문 분야 카테고리에 해당하는 XOT의 각 개념이 해당 전문가들의 ID를 자신의 인스턴스들로 수용할 수 있도록 객체 기반 시소러스가 확장된 것이다. 전문가 추천은 SNS 사용자 메시지에서 추출된 용어들과 대응되는 개념들을 정합하고, 메시지 의미 분석을 통해 파악한 사용자 의도에 따라 개념들 간 관계성을 추론함으로써 이루어진다. 개념들은 대응되는 SNS 내 전문가들의 ID를 포함하고 있기 때문에, 사용자의 의도에 맞는 개념의 추론은 적절한 전문가 그룹을 소셜 네트워크를 통해 사용자에게 추천할 수 있도록 한다. 전문가 추천을 위한 추론은 OSEM(Ontology-based SEmantic Blog Model)에서 제안한 바 있는 객체 추론 방식을 SNS 환경에 맞게 변형시켜 사용한다. SNS 환경에서 재사용과 공유가 손쉽게 이루어지도록 XOT는 전문가들의 ID들이 각 개념에 적절히 할당된 다음에 XTM(Xml Topic Maps)으로 변환된다. 전문가 ID 할당을 위해서는 전문성의 정도를 정량화하기 위해 논문이나 보고서 그리고 관련 뉴스에 의존하는 기존의 분석 방식을 사용한다. 추천 시스템이 호출되는 K-라운지는 SNS 용으로 개발된 오픈 소스 DBMS인 카산드라를 하부 구조로 하여 구현되었으며, XOT는 유의어를 포함, 만 여개의 전문 용어들이 전문가 추론을 위하여 구축되었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Extended Object Based Thesaurus(XOT) 기반 전문가 추천 시스템
4. 시스템 구현
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (22)

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