연관 웹 문서 분류와 사용자 브라우징 패턴을 이용한 동적 랭킹 시스템

초록

웹사이트 설계자의 주관적 판단에 의한 정적 하이퍼텍스트 링킹은 모든 사용자들에게 동일한 링크를 제공한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하고, 각 사용자들의 브라우징 패턴에 적합한 웹 문서들을 동적 링크로 제공해주기 위한 여러 동적 링킹 시스템들이 제안되었다. 그러나 대부분의 동적 링킹 시스템들은 사용자의 현재 브라우징 패턴과 가장 유사한 패턴 정보를 이용해 동적 링크를 제공하기 때문에 연관성이 없는 웹 문서들에 대한 링크를 수시로 제공한다는 또 다른 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 한 응용분야인 웹 마이닝 기법을 이용하여 웹 서버의 로그파일로부터 사용자들의 부라우징 패턴을 분석해내고, 다차원 데이터 집합ㅂ에 적합한 Association Rule Hypergraph Partitioning(ARHP) 알고리즘을 이용하여 서로 연관성이 있는 웹 문서들을 분류한다. 사용자 부라우징 패턴 정보로부터 사용자에게 추천해 줄 1차 링크 집합을 생성하고, 연관 웹 문서를 이용하여 2차 링크 집함을 생성한다. 그리고 두 링크 집함에 공동으로 포함된 링크 집합들을 사용자에게 동적으로 추천해 줌으로서 사용자가 보다 편리하고 정확하게 웹사이트를 브라우징할 수 있도록 하는 동적 시스템을 제안한다.