Personal Recommendation Service Design Through Big Data Analysis on Science Technology Information Service Platform

연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

keywords: 추천시스템, 개인화시스템, 과학기술정보, 빅데이터, 한민족과학기술자네트워크

Abstract

Reducing the time it takes for researchers to acquire knowledge and introduce them into research activities can be regarded as an indispensable factor in improving the productivity of research. The purpose of this research is to cluster the information usage patterns of KOSEN users and to suggest optimization method of personalized recommendation service algorithm for grouped users. Based on user research activities and usage information, after identifying appropriate services and contents, we applied a Spark based big data analysis technology to derive a personal recommendation algorithm. Individual recommendation algorithms can save time to search for user information and can help to find appropriate information.

keywords: 추천시스템, 개인화시스템, 과학기술정보, 빅데이터, 한민족과학기술자네트워크

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논문 상세

Vol.28 No.4

과학기술정보 서비스 플랫폼에서의 빅데이터 분석을 통한 개인화 추천서비스 설계

Personal Recommendation Service Design Through Big Data Analysis on Science Technology Information Service Platform

초록

Abstract

한국비블리아학회지