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웹 에이전트의 푸쉬 정보 피드백에 의한 사용자 관심도 재학습
소영준(Young-jun So),양석훈(Suk-Hoon Yang),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 연구는 학습에 의해 생성된 사용자 프로파일을 기반으로 웹 에이전트의 푸쉬 정보를 구축하여 사용자 피드백에 의해 사용자 관심도를 재학습하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 먼저 사용자 관심 문서를 학습하여 프로파일을 구축하고 이 프로파일을 이용하여 검색된 관심 정보를 각 사용자에게 제공한다. 제공된 정보의 정확도를 향상시키기 위해 본 연구에서는 사용자의 피드백 작업을 수행하도록 하였다. 기존의 푸쉬 서비스는 단순히 푸쉬 정보를 사용자의 관심여부와는 상관없이 일방적으로 제공했다. 이에따라 사용자가 설정한 관심정보를 기반으로 생성된 프로파일이 변경되지 않는한 푸쉬 서비스의 내용은 향상되지 못한다는 문제가 있었다. 그 결과로 부정확한 푸쉬 정보를 웹 에이전트가 그대로 제공하였을 경우 원하는 정보를 얻지 못한 사용자는 웹 에이전트의 효용성에 대해 신뢰하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 사용자의 관심 문서를 기반으로 구축된 사용자 프로파일을 적응하여 여러 웹 검색 엔진을 구동한 후 푸쉬 정보를 제공한다. 사용자는 제공된 푸쉬 정보에 대한 피드백을 수행함으로써 프로파일은 더욱 구체적이고 정확하게 재구축된다. 본 연구에서는 사용자 피드백에 의한 관심도 재학습 작업에 대한 구체적인 방법을 제공하고자 한다.
소영준(Young-Jun So),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.3
본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. This paper presents a personalized web agent that constructs user profile which consists of user preferences on the web and recommends his/her relevant information to the user. The personalized web agent consists of monitor agent, user profile construction agent, and user profile refinement agent. The monitor agent makes a user describe his/her preferences directly and it creates the database of preference document, finally performs several keyword extraction to increase the accuracy of the DB. The user profile construction agent transforms the extracted keywords into user profile that could be confirmed and edited by the user. and the refinement agent refines user profile by recursively learning and processing user feedback. In this paper, we describe the several keyword weighting and inductive learning techniques in detail. Finally, we describe the adaptive web retrieval and push agent that perform adaptive services to the user.
소영준(Young-Jun So),김인태(In-Tae Kim),김범수(Bum-Su Kim),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트 기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹정보를 관리하여 이를 통해 동일 그룹내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
이상섭(Sang-Sub Lee),소영준(Young-Jun So),박영택(Young-Tack Park) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.