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저자정보
박성은 (한국과학기술정보연구원) 황윤영 (한국과학기술정보연구원) 윤정선 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제17권 제11호
발행연도
2017.11
수록면
183 - 191 (9page)

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본 연구는 과학 학술정보 서비스 플랫폼 이용자의 정보 검색 편의성을 확보하고 적합한 정보의 획득에 소요되는 시간을 절약하기 위하여, 운영 중인 서비스 메뉴와 각 서비스 별 콘텐츠 정보를 제공하는 알고리즘 중 콘텐츠 추천 알고리즘을 최적화하고 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 추천 정확도를 높이기 위해 이용자의 ‘전공’ 항목을 기존 알고리즘에 추가하였으며, 기존 알고리즘과 최적화된 알고리즘을 통한 추천결과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과 최적화된 알고리즘을 통해 이용자에게 제공되는 콘텐츠의 적합도가 21.2% 증가함을 파악하였다. 이용자에게 적합한 콘텐츠를 시스템에서 자동 도출하여 각 서비스메뉴 별로 제공함으로써 정보 획득 시간을 단축하고, 연구정보로서 가치 있는 연구결과물의 생명주기를 연장할 수 있는 방안이라는 데 본 연구의 의의가 있다.
#과학 학술정보 서비스 플랫폼 #개인화 #추천 시스템 #콘텐츠 추천 알고리즘 #성능 평가 #Scientific Information Service Platform #Personalization #Recommendation System #Content Recommendation Algorithm #Performance Evaluation

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

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