한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 개인화 검색 기법은 사용자가 남긴 데이터의 수가 적을 경우 그 정확성이 떨어지고, 또한 모든 사용자에게 각각 다른 프로파일을 구축할 때 발생하는 물리적 시간적 비효율이 발생한다. 따라서 본 눈문에서는 서비스를 많이 사용하는 사용자에게는 개인화 서비스를, 그 외의 사용자들에게는 해당 사용자가 속한 그룹의 프로파일을 대신 제공하여 서비스 구현시의 부담을 줄이고 실제 검색 성능을 향상시키는 혼합 방식을 제안하였다. 제안하는 기법의 효용성 검증을 위해, 실제 데이터셋을 사용한 성능 평가 실험을 진행하였고, 그 결과 제안한 혼합 모델이 기존의 개인화 및 그룹 기반 검색 기법보다 더 뛰어난 검색 성능을 보임을 확인하였다.
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