온라인 태깅 시스템의 정보 추출에 관한 연구 (A Study on Information Retrieval of On-line Tagging System)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 9권 / 10호 / 215 ~ 221페이지
· 저자명 : 조현, 최준연, 김성희

초록

인터넷의 보급과 정보기술 인프라 수준의 향상으로 일반 온라인 사용자도 정보를 생산하고 공유하는 시대가 되었고, 이로 인해 사용자들이 직접 참여하여 태그를 활용하는 서비스가 활성화되었다. 본 연구에서는 온라인 태깅 시스템 상에서 태그를 기준으로 네트워크를 형성하고, 이를 통해 정보 추출을 수행하였다. 일반적인 소셜 네트워크 분포의 특징을 감안하는 TF-IDF 지표를 이용하여 정보를 추출하였고, 본 분야에서의 널리 활용되는 검증법을 도입하여 추출법의 성능을 측정하였다. 분석 결과, TF 지표와 TF-IDF 지표의 결과는 큰 차이가 없었다. 또한 공통의 사이트에 부여되어진 태그들을 클러스터링하여 정보 추출을 하는 경우가 클러스터링을 수행하지 않는 경우와 공동의 사용자에 의해 부여되어진 태그들을 클러스터링 한 경우에 비해 가장 우수한 성능을 나타냈다.

영어초록

With Internet propagation and enhanced IT infra, normal online users have become to provide and share the information. Therefore it has been activated that users manage the information voluntarily by using tags. In this paper, we build the network of tags in the online tagging system and retrieved the information. We used the TF-IDF which consider the distribution of typical social network and took evaluation index which has been used widely in IR(Information Retrieval). As a result, there was no significant difference between TF and TF-IDF. IR which is oriented on site-based tag clustering showed best performance in comparison with no clustering and user-based tag clustering methods.

참고자료

· 없음