다중 용어 매핑을 통한 벡터공간에서의 태그기반 유사도 계산 기법
A Tag-based Similarity Computation Method Using Multiple Term Mapping in Vector Space Model
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초록
최근 Delicious.com 등의 웹 2.0 서비스를 통하여 웹 객체 표현의 수단으로 태그가 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구는 이러한 태그 정보를 이용하여 웹 객체 사이의 유사도를 측정하는 새로운 방법 제시를 목적으로 한다. 기존의 벡터공간 상에서의 전통적 코사인 척도(Cosine measure)는 웹 객체의 수가 증가함에 따라 용어 차원의 문제(Curse of dimensionality)가 발생하여 이에 대한 대안으로 LSI(Latent Semantic Indexing) 기법이 제시되었다. 반면 LSI 는 높은 계산 비용으로 인해 대용량의 웹 환경에서는 적용되기 어려운 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 ODP(Open Directory Project)의 디렉터리(Directory)에서 선택한 단어와 Delicious.com에서 추출한 관련 용어 정보를 기반으로 새로운 용어공간 차원 축소 기법을 제시한다. 제시한 접근법의 성능을 검증하기 위해 기존의 벡터공간 상에서의 전통적 코사인 척도와 LSI를 비교대상으로 정확성을 측정하는 실험을 실시하였고 실험 결과 위의 두 계산 방법에 비해 우수한 성능을 보여 주었다. 본 연구에서 제안하는 기법은 LSI 대비 낮은 계산 비용의 장점으로 인해, 향후 웹 검색 및 추천 등의 다양한 웹 어플리케이션에 적용 가능할 것으로 예상된다.
Abstract
Today's web 2.0 platforms such as Delicious.com and Flickr.com provide collaborative tagging to support annotation of web objects. In this paper, we propose a novel approach to measure similarity between web objects. Our similarity measure is defined based on the representation of a web object as a collection of tags. More precisely, we first construct a vector space in which multiple terms are mapped into a single dimension by using information available from Open Directory Project and Delicious.com. Then we position web objects in the vector space and apply the traditional cosine measure for similarity computation. We demonstrate that the proposed similarity computation method can be used to overcome the limitation of traditional vector space approach while at the same time requires less computational cost compares to LSI (Latent Semantic Indexing). The proposed method is expected to be useful for various web applications such as web search and recommendation that require low computation cost.
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