Abstract
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Information
스택 오버플로우, 애스크 우분투, 야수 앤서, 쿼오라 같은 유저가 질문을 올리고 질문에 답변을 다는 온라인 커뮤니티 사이트들을 지식 공유 플랫폼이라 한다. 이때 각 질문에 사용자들이 태그를 추가할 수 있다. 태깅은 전반적인 온라인 커뮤니티 내에서는 매우 인기가 많은 시스템으로 태킹을 함으로서 사용자들이 자신들이 올리는 질문을 분류할 수 있어, 플랫폼에서는 비용을 들여 전문가를 고용하여 질문들을 별도로 분류를 할 필요가 없다는 장점이 있다. 그러나 태깅은 그 자체의 장점 뿐만 아니라 문제점도 가지도 있는데 태그 폭발과 태그 동의어가 대표적이다. 이 논문에서는 지식 공유 플랫폼에서 토픽 모델링 기법을 사용한 태그 추천 시스템을 제안한다. 토픽모델링은 문사 유사도와 차원 감소의 다양한 장점들을 포함하고 있으며, 논문에서 제안하는 태그 추천 시스템에서는 문사 유사도와 기록에 기반한 태그 발현 횟수를 계산하여 사용한다.
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- Publisher :The Society of Convergence Knowledge
- Publisher(Ko) :융복합지식학회
- Journal Title :The Society of Convergence Knowledge Transactions
- Journal Title(Ko) :융복합지식학회논문지
- Volume : 6
- No :2
- Pages :109-113
- DOI :https://doi.org/10.22716/sckt.2018.6.2.038