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(Korean Abstract) |
인터넷의 영역이 확대됨에 따라 인터넷에서 다양하고 많은 정보를 제공받게 되었다. 뉴스의 영역도 그 중 하나로 신문사, 방송사 등의 많은 언론사들이 인터넷으로 서비스를 확대함에 따라 뉴스 정보의 과다 현상이 일어나게 되었다. 이 때문에 사용자는 방대한 뉴스들 중에서 원하는 뉴스만 걸러서 보기를 원하게 되었고 이를 위한 뉴스 필터링 방법이 연구되었다. 뉴스 필터링 기술들은 주로 사용자의 관심 사항을 예측하여 제공해 주는 뉴스 추천 시스템을 위한 기술 개발에 초점을 두었다. 그러나 기존의 뉴스 필터링 기술들은 사용자의 관심 있어할 만한 뉴스를 추천할 뿐, 관심 없는 뉴스를 제외시키지는 못한다. 예를 들어, 어떤 특종 사건이 생기면 이 사건을 보도하기 위한 뉴스들이 각 언론사 마다 생성되고, 뉴스 추천 서비스를 사용하는 사용자는 기존의 뉴스 필터링 방법에 의해 사용자가 관심 있다고 예측되는 이 사건에 대한 뉴스를 제공받게 된다. 그러나 사용자가 이미 추천된 뉴스 중 하나의 뉴스 혹은 그와 동일한 내용의 다른 언론사에서 제공되는 뉴스를 읽었다면 추천된 뉴스는 이미 알고 있는 정보이므로 사용자는 이 뉴스에 대하여 관심이 없을 것이다. 기존의 뉴스 필터링 방법은 추천 시 중복된 뉴스를 제거하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 육하원칙 기반의 필터링 방법을 제시하고, 실험을 통해 이 논문이 제시한 방법의 장단점을 보인다. |
