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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유재수
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 소셜 네트워크에서 정보의 양이 많아지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 프로필 기반의 전문가 추천 기법의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 소셜 활동을 분석하여 최신의 사용자 관심 분야를 판별한다. 사용자의 관심 분야는 사용자의 소셜 활동을 분석하여 최근 사용자가 관심이 있는 분야에 대하여 추출하여 사용자 관심 분야를 판별한다. 사용자마다 인적 관계의 크기나 맺고 있는 사용자가 다르기 때문에 질의한 사용자 중심으로 전문가를 추천해준다면 정확한 전문가를 추천해줄 수 없다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상 사용자들의 인적 관계를 이용하여 같은 관심 분야의 사용자들이 사용자와 관계를 얼마나 맺고 있는지 분석하여 사용자의 영향력을 판별한다. 사용자의 응답 품질을 고려하지 않은 전문가 추천 기법의 경우 전문가로 추천된 사용자의 응답 속도나 응답 품질을 보장할 수 없다. 사용자의 응답 품질은 사용자가 응답한 것을 고려하여 얼마나 빠르고 정확하게 다른 사용자의 질의를 답해 줄 수 있는지에 대하여 분석하여 사용자의 응답 품질을 판별한다. 또한, 사용자가 질의한 내용을 분석하여 단어의 계층적 구조를 이용하여 전문가 그룹을 매칭하는 방법을 사용하고 있다. 사용자 질의를 단어의 계층적 구조를 이용하여 질의의 내용뿐만 아니라 하위어에 대해 전문가를 포함해 전문가 추천의 정확도와 신뢰성을 높인다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 성능이 우수함을 보인다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련 연구 52.1 사용자 프로필을 이용한 전문가 추천 기법 52.2 동적 프로필을 생성하여 전문가를 추천하는 기법 92.3 주제별 문맥 특징 모델을 이용한 전문가 추천 기법 122.4 기존 전문가 추천 기법의 문제점 14Ⅲ. 제안하는 전문가 추천 기법 163.1 제안하는 전문가 추천 기법의 전체 구조 163.2 사용자 관심 분야 지수 193.3 사용자 인적 관계 지수 233.4 사용자 응답 품질 지수 263.5 전문가 지수 393.6 사용자 질의와 전문가 그룹 매칭 30Ⅳ. 성능평가 334.1 성능평가 환경 334.2 성능평가 결과 354.2.1 전문가 추천 결과 평가 354.2.2 가중치 분배에 따른 전문가 추천 결과 평가 374.2.3 전문가 추천 결과 평가 39Ⅴ. 결론 45참고문헌 46
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