키워드 유사도 평가에 기반한 블로그 추천시스템

Abstract

블로그에 대한 관심이 높아지고 블로그 사용인구가 늘어나면서 블로그를 통해서 쏟아지는 글의 양도 증가하고 있다. 그러면서 이를 통해서 정보를 얻고자 하는 사람들이 늘어나고 블로그 글을 수집해서 보여주는 메타블로그에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만 추천수와 조회수에 의존한 현재의 메타블로그 추천시스템은 이런 사용자의 욕구를 모두 반영하지 못하고 있어, 문제점을 찾아서 해결하고자한다. 최근 메타블로그에서 사용하고 있는 추천시스템은 추천수와 조회수에 의존하다보니 글의 내용과 상관없이 구독자의 수나 인기에 의해서 특정 블로거에게 추천이 집중되는 현상이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 추천수와 조회수 이외의 새로운 요인이 필요하고 우리는 키워드 유사도 평가와 가중치 부여를 통해서 이 문제를 해결하고자 한다. 이 논문에서는 키워드유사도에 기반한 블로그 추천시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 토픽키워드셋과 블로그키워드셋 사이의 유사도 평가와 각각의 키워드에 대한 가중치 부여를 통해서 블로그 글이 가지는 점수를 계산하는 방법으로 실제 데이터베이스인 다음뷰를 이용, 실험을 통해서 기존의 시스템보다 우수함을 입증하였고, 실험의 분석을 위해서 ROC분석을 사용하였다. 이를 통해서 기준의 문제점들을 해결하는 성과를 보여주었다.