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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조정길 (성결대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제10호
발행연도
2020.1
수록면
89 - 96 (8page)

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링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.
#링크드 오픈 데이터 #LOD #시맨틱 거리 #디비피디아 #자원

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Christian Bizer / 2009 / Linked Data - The Story So Far / International Journal on Semantic Web and Information Systems 5(3):1~22 Crossref Google / RDF vocabulary description language 1.0: RDF schema google schola V. C. Ostuni / 2013 / Top-n recommendations from implicit feedback leveraging linked open data / Proceedings of the 7th ACM conference on Recommender systems :85~92 google schola A. Passant. / 2010 / dbrec: Music Recommendations Using DBpedia / ISWC 2010 SE-14 :209~224 google schola S. E. Middleton / 2009 / Ontology-based recommender systems / Handbook on ontologies :779~796 google schola

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