논문
논문 기본정보
Predicting Interesting Web Pages by SVM and Logit-regression
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information |
| ISSN | 1598-849x,2383-9945 |
| ISBN |
논문 개요
| 저자(한글) | Jeon, Dohong,Kim, Hyoungrae |
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| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 빌행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 흥미 있는 웹페이지의 자동화된 탐색은 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다. 웹페이지에 대한 사용자의 흥미는 판단하는 것은 사용자의 행동을 관찰함으로 자동화가 가능하다. 흥미 있는 웹페이지를 구분하는 작업은 판별 문제에 속하며, 우리는 실증을 위해 화이트 박스의 학습 방법(로짓회귀분석, 지지기반학습)을 선택한다. 실험 결과는 다음을 나타내었다. (1) 고정효과 로짓회귀분석, polynomial 과 radial 커널을 이용한 고정효과 지지기반학습은 선형 커널보다 높은 성능을 보였다. (2) 개인화가 모델 성능을 향상시킴에 있어 주요한 이슈이다. (3) 사용자에게 웹페이지에 대항 흥미를 물을 때, 구간은 단순히 예/아니 도 충분할 수 있다. (4) 웹페이지에 머문 기간이 매초 증가할 때마다 성공확률은 1.004배 증가하며, 하지만 스크롤바 클릭 수 (p=0.56) 와 마우스 클릭 수 (p=0.36) 지표는 흥미와 통계적으로 유의한 관계를 가지지 않았다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201510534324007 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 기계학습 자동화 된 지표 웹 페이지 흥미 machine learning Implicit indicator Web pages Interest |