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온라인 커뮤니티에서 전문성과 대중성에 기반한 사용자 생성 컨텐츠의 랭킹
이지훈 ( Jeehoon Lee ),신효섭 ( Hyoseop Shin ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
오늘날 웹 상에는 수 많은 온라인 커뮤니티들이 존재하고, 그 안에서 유저들이 올린 게시글(이하 포스트)를 효과적으로 검색하는 것은 중요한 이슈가 되고 있다. 만약 검색하는 유저들이 각기 다른 성향을 갖고 있다면 그에 맞는 검색 결과를 제공하는 것이 효과적인 검색의 한 예라 할 수 있겠다. 이 논문에서는 이러한 유저 성향 기반의 효과적인 검색을 위하여 유저의 “전문성”과 “대중성”을 정의하고 그에 기반한 포스트 랭킹을 한다. 또한 서로 다른 유저의 성향은 매우 다른 검색 결과를 나타낸다는 우리의 주장을 실험결과로 뒷받침 한다.
온라인 커뮤니티에서 유저의 사회성을 고려한 유저 랭킹 : 온라인 커뮤니티 유저의 스코어에 따른 랭킹에서 사회성을 고려한 유저의 랭킹
이지훈(Jeehoon Lee),황규현(Kyouhyun Hwang),신효섭(Hyoseop Shin) 한국HCI학회 2010 한국HCI학회 학술대회 Vol.2010 No.1
In online communities or blogospheres, the users publish their posts on their own space, and then their posts get feedback actions from other users in the form of a comment, a trackback or a recommendation. These interactions form social relationships between users. Thus, the problem of users' rankings can be approached in terms of the analysis of the social relationships between users. PageRank have often been applied for users' rankings, especially for users' reputation, but there has been no consideration of the fact that the users' sociability can affect the user's reputation. To address this problem, in this paper, we newly propose two different factors that affect the score of every user: the user's reputation and the sociability. Furthermore, we present novel schemes that effectively and separately can measure the reputation and the sociability of the users in online communities. And we prove our results by experiments and user studies. 온라인 커뮤니티와 블로그 상에서 유저들은 자신만의 공간에 글(이하 포스트)을 개제하고 다른 유저들이 작성한 포스트에 코멘트나 트랙백, 추천 등으로 피드백을 주기도 한다. 이러한 유저들간의 상호 활동은 사회적 관계를 형성하게 되고, 이 관계를 분석 함으로써 유저를 랭킹 할 수 있게 된다. 대표적인 유저 랭킹 방법으로는 PageRank 가 있다. 그러나 이 방법은 유저들간의 사회성이 각 유저의 평판도에 영향을 미칠 것이라는 것을 간과 하고 있다. 그래서 이번 논문에서는 유저의 스코어에 영향을 줄 수 있는 것으로 평판도와 사회성을 정의하고 각각에 대한 효과적인 계산 방법을 제시한다. 그리고 실험결과와 유저 스터디를 통해 우리의 새로운 제안이 얼마나 효율적인지를 알아 본다.