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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서민혜 (한국신용정보) 이성욱 (충주대학교) 서정연 (서강대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제13권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
103 - 109 (7page)

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우리는 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신에 문서를 수집ㆍ분석함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 추출하여 제공하는 웹 문서 추천 에이전트 시스템을 개발한다. 또한 우리는 이 시스템에 한국어 시소러스를 이용한 질의어를 확장 방법의 적용을 제안한다. 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장을 위해, 새로우니 웹 문서를 검색하기 위해 생성된 질의어를 한국어 시소러스를 통하여 그 하의어들을 찾아 후보 집합을 생성해 주고, TF-IDF와 상호 정보량을 이용하여 후보 집합 안에 있는 단어들 중에서 질의어와 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 단어를 추출함으로써 질의어를 확장해 주었다. 확장되지 않으니 질의어만으로 웹 문서를 추천하게 되면 추천된 웹 문서의 수는 극히 제한적이지만. 질의어를 확장함으로써 보다 더 많은 유용한 웹 문서를 사용자에게 추천 및 제공 할 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 웹 문서 추천 에이전트
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
참고문헌

참고문헌 (11)

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