개인화된 뉴스 추천과 신문 제작을 위한 반응형 웹사이트의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Responsive Website for Personalized News Article Recommendation and Newspaper Production System)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 11권 / 2호 / 205 ~ 214페이지
· 저자명 : 박호상, 엄일규, 김영인

초록

최근 개인화된 서비스의 증가에 따라, 뉴스 또한 개인에 맞춘 추천 서비스가 필요하게 되었다. 그러나 공통의 관심 분야를 가진 사람들과의 특징을 추출하여, 관련 최신의 뉴스를 신문 형태로 제공하는 서비스에 관한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 신문 작성 기법과 협업 필터링 기법을 사용하여 나만의 신문을 만들고 뉴스 기사를 추천 받을 수 있는 시스템을 개발하여 제시하고자 한다. 이 시스템을 구현하기 위하여, 데이터베이스 서버를 구축하여 사용자가 스크랩한 기사와 평점을 수집하며, 서버에서는 유사도 측정을 통한 기사 추천을 위한 협업 필터링 알고리즘을 수행한다. 뉴스 기사들은 언론사별로 웹 페이지 크롤링을 통해서 수집하고, 포털 사이트 API를 이용하여 검색기능을 구현했다. 실제 서비스가 가능하도록 사용자 인터페이스를 고려하여 개발했으며, 반응형 웹 디자인으로 구현하여 PC, 태블릿, 스마트폰에서도 사용할 수 있도록 했다. 제안한 추천 시스템은 사용자를 관심 분야에 따라 점수화하고, 각 사용자의 스크랩한 신문 기사가 고려된 협업 필터링 기법으로 새로운 신문 기사를 추천한다. 구현 결과를 통하여 제안 시스템이 반응형 웹사이트 디자인과 사용자의 신문기사 스크랩 정보 그리고 협업 필터링 알고리즘을 이용하여 사용자에게 유용한 뉴스를 제공할 수 있음을 보였다. 구현된 시스템의 사용으로 사용자에게 더 보기 좋고 정확한 뉴스 검색 환경을 제공할 수 있을 것이다.

영어초록

Recently, there has been an increasing demand in personalized web news article recommendation service that customizes the newspaper according to the user’s preference. However, it can be true that the current research in news services through extracting the people with common interests and similar characteristics is still lacking. This study will give guidance to news recommendation system and creating a customized newspaper by using collaborative filtering techniques and newspaper articles framing techniques. To implement this system, we built a server that collects the users’ scrapped articles information and ratings of the users’ scrapped news articles; the server performs collaborative filtering algorithms to recommend the articles by the similarity measurement. News articles are collected from the web sites of each media outlet by using crawling techniques, and embodied search function by using web portal site’s API. In order to make this service practically usable, user interface was put in consideration during the development, and enabled to be used on PC, tablet and smartphone by embodying responsive web design. The proposed recommend system perform scoring users based on their interests area, and then recommend new newspaper articles to the users by using collaborative filtering techniques considering user scrapped news articles. Experimental results demonstrate that the proposed system can provide useful news to users by using responsive website design, user's newspaper article scrap information and collaborative filtering algorithm. It is highly expected that using the proposed collaborative filtering system would provide more accuracy in selecting suitable news for each individual, which will increase the level of user satisfaction.

참고자료

· 없음