Journal of Internet Computing and Services (인터넷정보학회논문지)

Korean Society for Internet Information (한국인터넷정보학회)
권호 표지

Design and Application of Multi Concept Keyword Model based on Web-using Information

웹 사용 정보에 기반한 다중 성향 키워드 모델의 설계와 응용

  • 윤태복 (성균관대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이승훈 (성균관대학교 임베디드소프트웨어학과) ;
  • 윤광호 (성균관대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이지형 (성균관대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2009.10.30
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Abstract

There are various studies to provide useful information for users on huge data of web-sites. Web usage mining among them is a method to extract meaningful patterns based on web users' log data. Most of existing patterns of web usage mining, however, had not considered users' diverse inclination but created general models. Web users' keywords can have various meaning upon their tendency and background knowledge. This study is for generating Multi Concept Keyword Model (MCK-Model) by analyzing web usage information on users' keywords of interest. MCK-Model can supply web page network for various inclination based on users' keywords of interest. Also, MCK-Model can be used to recommend the most proper web pages and it has been confirmed that the suggested method is useful enough.

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Chang H. Joh, Theo A. Arentze, Harry J. P. Timmermans, “A position-sensitive sequence alignment method illustrated for space-time activity-diary data," Environment and Planning A 2001, vol. 33, pp. 313-338, 2001. https://doi.org/10.1068/a3323
  2. Birgit Hay, Geert Wets, Koen Vanhoof, “Clustering navigation patterns on a website using a Sequence Alignment Method," Proc. Intelligent Techniques for Web Personalization: 17th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, 2000.
  3. M.M. Sufyan Beg, Nesar Ahmad, “Web search enhancement by mining user actions," Information Sciences vol. 177, pp. 5203-5218, 2007. https://doi.org/10.1016/j.ins.2006.06.011
  4. 강귀영, “사용자 경로 정보를 이용한 웹페이지추천 시스템", 이화여자대학교 석사학위 논문, 2001.
  5. Ryen W. White, Steven M. Drucker, “Investigating Behavioral Variability in Web Search," Proc. Int. World Wide Web Conference 2007. 2007.
  6. Magdalini Eirinaki, Michalis Vazirgiannis, "Usage-based PageRank for Web Personalization," Proc. 5th IEEE Int. Conf. on Data Mining (ICDM 2005), 2005.
  7. Chen-Chung Chi, Chin-Hwa Kuo, Ming-Yuan Lu, Nai-Lung Tsao, "Concept-Based Pages Recommendation by Using Cluster Algorithm," Proc. 8th IEEE Int. Conf. on Advanced Learning Technologies, pp.298-300, 2008.
  8. 이동훈, "사용자 행동 정보의 수집을 통한 웹 페이지 평가 기법 설계 ",성균관대학교 석사학위논문, 2009.
  9. Sarah Motiee, Azadeh Nematzadeh,"A Hybrid Ontology Based Approach for Ranking Documents," Proceedings of World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 11, Feb. 2006.
  10. Alexander Birukov, Enrico Blanzieri ,Paolo Giorgini,"Implicit: an agent-based recommendation system for web search," International Conference on Autonomous Agents 2005, pp. 618~624, 2005.