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스크랩 기능을 지원하는 블로그 공간에서 포스트 랭킹 방안: 알고리즘 및 성능 평가
황원석,도영주,김상욱,Hwang, Won-Seok,Do, Young-Joo,Kim, Sang-Wook 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.2
블로그의 사용량이 증가함에 따라 다수의 포스트들이 블로고스피어 내에 작성되고 있으며, 이는 검색에서 웹 서퍼가 양질의 포스트를 찾기 어렵게 하는 문제를 가져왔다. 이로 인하여 포스트 검색에서 랭킹을 부여하기 위한 랭킹 알고리즘의 필요성이 부각되고 있다. 기존에 웹 문서를 위한 다양한 랭킹 알고리즘들이 있었으나, 웹 문서와 포스트의 차이로 인하여 직접 적용하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 블로거들이 포스트에 남긴 블로그 액션을 이용하여 포스트에 랭킹을 부여하는 방안인 포스트 랭킹 알고리즘들을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 이용하여 포스트 랭킹 알고리즘들의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다. According to the increasing use of blogs, a huge number of posts have appeared in a blogosphere. This causes web surfers to face difficulty in finding the quality posts in their search results. As a result, post ranking algorithms are required to help web serfers to effectively search for quality posts. Although there have been various algorithms proposed for web-page ranking, they are not directly applicable to post ranking since posts have their unique features different from those of web pages. In this paper, we propose post ranking algorithms that exploit actions performed by bloggers. We also evaluate the effectiveness of post ranking algorithms by performing extensive experiments using real-world blog data.
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포스트 랭킹 알고리즘의 정확도 향상을 위한 카테고리 및 블로그 액션의 발생 시각 이용 방안
황원석,김상욱 한국정보과학회 2013 데이타베이스 연구 Vol.29 No.2
The previous post ranking algorithms compute the scores of all posts and bloggers by analyzing various types of the blog-actions in order to determine the rank of posts. Most of bloggers have interest in several topics, so it is better to compute the score of a blogger by their interested topics for more accurate of the post ranking result. Also, if a post is scrapped or trackbacked in a short time since the that post is created, it may be high quality because a blogger satisfies its quality in a short time. This paper proposes two approaches for improving the accuracy of the previous post ranking algorithms. Our approach uses the bloggers’ categories for computing the scores of bloggers by their interested topics. Also, it computes the scores of posts accurately by considering the time taken for the post was scrapped or trackbacked since that post is created. We modify the previous post ranking algorithms exploiting the proposed approaches, and then, evaluate the accuracy of these algorithms by performing extensive experiments using real-world blog data. The experimental results reveal that our approaches help each algorithms improve the accuracy in post ranking 기존의 포스트 랭킹 알고리즘들은 포스트의 랭킹을 결정하기 위하여 블로거와 포스트의 점수를 블로그 액션을분석하여 계산한다. 일반적으로 블로거는 다양한 주제에 대해 관심을 가지고 있으므로, 주제별로 블로거의 점수를계산한다면 더 정확한 포스트의 랭킹을 도출할 수 있다. 또한, 포스트가 생성되고 짧은 시간 내에 스크랩 또는 트랙백 되었다면, 이 포스트의 품질이 더 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 포스트 랭킹 알고리즘의 정확도를향상시키기 위한 두 가지 접근 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 블로거의 점수를 주제별로 계산하기 위하여카테고리 정보를 이용한다. 또한, 포스트의 점수를 그 포스트가 생성된 후 스크랩 또는 트랙백이 발생하기까지 걸린 시간을 이용하여 포스트의 점수를 더 정확히 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법들을 기존의 포스트랭킹 알고리즘에 적용하고, 실험을 통해 실제 블로그 환경에서 각각의 알고리즘들을 평가한다. 실험 결과에 의하면,제안된 방법들이 기존의 포스트 랭킹 알고리즘의 성능 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.
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황원석,도영주,박주안,김상욱 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.2
Existing post ranking algorithms assume that the ranking of a post is related to both of the relevant posts and bloggers connected by blog-actions such as trackbacks, scraps, and comments. For this reason, existing algorithms factor in distant related posts/bloggers, which negatively influences ranking accuracy. In this paper, to eliminate the effect of less related posts and bloggers in ranking, we propose a novel post ranking algorithm, PBFS. This algorithm selects the relevant posts and bloggers in the manner of the breadth first search and additionally considers weights by the relatedness between a target post and the other posts/bloggers. We evaluate the accuracy of ranking algorithms by performing extensive experiments using real-world blog data. The experimental results reveal that our algorithm outperforms the existing algorithms. 기존의 포스트 랭킹 알고리즘에서 포스트의 랭킹은 해당 포스트와 연관된 블로거의 능력이나 연관된 포스트들의 품질에 의하여 결정된다. 크게 연관성이 없는 포스트나 블로거도 포스트의 랭킹에 영향을 미칠 수 있으며, 정확도를 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 BFS에 기반한 포스트 랭킹 알고리즘인 PBFS를 제안한다. PBFS는 특정 포스트의 랭킹을 계산하기 위하여 그와 연관된 블로거와 포스트를 제한하고, 연관성에 따른 가중치를 부여하여 정확도를 향상한다. PBFS의 정확도를 검증하기 위하여 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 제안하는 PBFS가 기존 포스트 랭킹 알고리즘보다 우수한 정확도를 보였다.
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황원석(Won-Seok Hwang),채수민(Soo-Min Chae),김상욱(Sang-Wook Kim),최호진(Ho Jin Choi) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.5
연구자들은 논문 검색 엔진을 사용하여 논문을 찾고자 한다. 검색에서 많은 양의 논문이 검색 결과로 반환되는 경우, 연구자들은 자신이 원하는 논문을 찾기 어렵다. 이를 해결하기 위해 연구자들의 관심을 반영하여 논문에 랭킹을 부여하는 논문 랭킹 방법이 필요하다. 본 논문에서는 연구자들이 품질이 높은 논문에 관심이 있는 것으로 보고, 이 논문들에 높은 랭크를 부여하는 랭킹 방법인 ArtRank를 제안한다. ArtRank는 논문들의 참조 관계와 논문이 출판된 학회 또는 저널의 평판을 통해 논문의 점수를 부여한다. 이때 이용되는 임팩트팩터가 가지는 문제점을 지적하고, 이를 해결하는 방법을 제안한다. 또한, 최신 논문의 점수가 낮게 부여되는 문제를 해결하기 위하여 논문의 출판연도별 특징을 분석하고, 이를 논문 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존 논문 랭킹 방법들과의 비교 실험을 통하여 ArtRank의 우수성을 규명한다. Researchers use a search engine for finding what they want to read from an article database. Because the search engine normally returns a large number of articles as a search result, they could not find the articles that they want. A ranking method solves this problem by giving proper ranks to articles. In this paper, we define the articles that researchers want to read as high quality articles, and propose a ranking method, ArtRank, to give high ranks to these articles. For determining the rank of an article, ArtRank simultaneously considers the authority of the articles that cite it and the reputation of a journal or a conference where it is published. We point out the problem of the existing impact factor that is employed for determining the reputation of a journal or a conference, and propose its solution. Also, for solving the problem of underestimation of the recent articles, ArtRank analyzes the publication years of articles and applies the result of analysis to the ranking computation process. We show the effectiveness of ArtRank by comparing its search results with those of prior article ranking methods.
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