DOI QR코드

DOI QR Code

Expert Recommendation System based on XMDR using Social Network

사회망을 이용한 XMDR 기반의 전문가 추천 시스템

  • 주효식 (광운대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 황치곤 (광운대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 신효영 (경복대학 인터넷정보과) ;
  • 정계동 (광운대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 최영근 (광운대학교 컴퓨터과학과)
  • Received : 2010.10.29
  • Accepted : 2010.12.10
  • Published : 2011.03.31

Abstract

Recently, diverse approaches retrieval services based on social network are suggested. Although existing recommendation systems can retrieve experts of specific fields, profiles and evaluations about experts that users want to be recommended are in a system. The proposed expert recommendation system can automatize collection of evaluation to evaluate experts and experts' profiles in separate systems by using the Knowledge Base and XMDR. We also attempt to construct system which can recommend a number of experts by dynamically constructing Social Network by using diverse resources distributed 로컬ly and composed of heterogeneous data sources. To resolve these problems efficiently, there is a need to provide constructed resources between heterogeneous systems with transparency and independence and provide users with a singular interface. Therefore, the proposed system in this paper uses Knowledge Base and XMDR for extracting distributed experts' profiles and designs expert recommendation system connecting Knowledge Base with Social Network.

최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.

Keywords

References

  1. Ivaan Cantadorl, Miriam Fernaandezl and Pablo Castellsl, "A Collaborative Framework for Ontology Evaluation and Reuse", Universidad Autoonoma de Madrid, Spain, 2006
  2. J. Ben Schafer, Dan Frankowski, Jon Herlocker and Shilad Sen, "Collaborative Filtering Recommender Systems", The Adaptive Web, 2007
  3. Gediminas Adomavicius and Alexander Tuzhilin, "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions", IEEE Educational Activities Department, 2005 https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.99
  4. Ching-Yung Lin, Nan Cao, Shi Xia Liu, Spiros apadimitriou, Jimeng Sun, Xifeng Yan, "SmallBlue: Social Network Analysis for Expertise Search and Collective Intelligence", IEEE International Conference on Data Engineering, 2010
  5. Jingyu Sun, Xueli Yu, "Research on Trust Recommender Model Based on Experts' Social Networks", FSKD(Fuzzy Systems and Knowledge Discovery), 2010
  6. 한승민, 허의남, 이필우, 이승연, "그리드 상의 소셜-네트워크를 이용한 전문가검색 시스템", 한국인터넷정보학회, 2008
  7. 한종현, 우운택, "컨텍스트 기반 사용자 간 소셜 네트워크 구성 방법", HCI 학술대회, 2009
  8. Mark Torr, "데이터 통합의 전망과 새로운 전략의 필요성 - 임의적 ETL 접근 방식에서 엔터프라이즈 데이터 통합 전략으로의 전환", SaS, 2007
  9. 송홍율, 정계동, 최영근, "비즈니스 인텔리전스를 위한 XMDR 기반의 데이터 정제시스템 설계", 한국해양정보통신학회, 2010
  10. 허욱, 문석재, 엄영현, 정계동, 최영근, "분산 환경에서 MDR기반의 토픽맵을 이용한 지식검색 시스템 설계", 한국해양정보통신학회, 2009