합성곱 신경망을 활용한 개인 맞춤형 연관 이슈 추천 시스템

Abstract

현재 웹 서비스에서는 방대한 데이터가 생성되고 있다. 데이터가 많아질수록 사용자는 원하는 정보를 찾는데 어려움을 겪고 있다. 대부분의 웹서비스에서는 사용자에게 적절한 정보를 제공하기 위해 검색어 순위 및 연관 검색어를 제공하지만 다수의 사용자가 관심을 적게 가지는 주제는 상대적으로 적절한 정보 를 제공해 주지 못하므로 사용자는 직접 모든 데이터를 살펴봐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 특정 사용자의 관심 주제를 파악하고 관심주제와 관련된 최근 뉴스기사를 수집 및 분석하 여 해당 주제와 관련된 최근 이슈들을 추출해 사용자에게 제공하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 딥러닝 의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 수집된 한글 뉴스기사들을 분석한 후 개인이 관심을 갖고 있는 주제들과 관련된 단어들을 연관이슈로 자동 추천하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 합성곱 신경 망을 활용하는 것이 기존의 다른 기계학습 기법보다 우수하다는 것을 보였다.