MrHumor

A Learning Agent for Humor Recommendation (http://MrHumor.snu.ac.kr)


1. Project overview

   네트워크를 통한 사용자의 정보취득 수요와 다양한 정보 출처와 이에 따른 정보량의 급증으로 현재 전자상거래(Electronic Commerce), 전자도서관(Digital Library), 인터넷 정보검색(Information Retrieval), 전자 협상(Electronic Negotiation) 등의 인터넷 응용이 등장하였다. 대부분의 인터넷 응용은 많은 양의 정보를 다루고 그를 가공하여 email이나 웹사이트(web site)등을 통해 사용자들에게 제공한다. 이러한 시스템들은 인터넷 에이전트(agent)라는 이름의 소프트웨어를 통해 사용자의 정보에 대한 성향에 지능적이고 능동적으로 대처하여 반응하기도 한다. 정보를 가공 및 선별을 통해 적절한 정보만을 사용자에게 추천하는 에이전트를 정보 추천 에이전트(recommendation agent)라 한다.
 정보 추천 에이전트는 사용자의 정보검색 성향과 선호도를 분석하고 사용자들의 성향에 맞는 정보를 선별하여 추천하고 미리 요구를 추측하기도 하며 변화하는 성향에 대하여 동적으로 대응하는 능력을 갖추어야 한다.
 이러한 정보 추천 기능을 수행하기 위한 필수적인 기술이 정보 여과(information filtering) 기술이다. 정보 여과란 특정 사용자의 장기적인(long-term) 정보 요구에 대해 동적인 성격을 갖는 어떤 정보 집합으로부터 지속적으로 적합한 정보를 선택하는 것을 말한다. 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 사용자의 관심사항을 표현하기 위한 사용자 프로필(user profile)을 기반으로 사용자가 관심있어할 만한 정보를 제공한다.

   본 과제에서는 인터넷을 통한 사용자의 정보검색 성향과 선호도(preference)를 분석하고 학습하여 정보 추천(information recommendation)을 위한 정보여과(information filtering) 기술을 개발하기 위해 유머 문서 추천 시스템인 MrHumor를 구축하고 내용적여과와 협력적 여과를 적절히 결합시킨 학습 기법을 적용하였다.  

   

 

2. 연구 목표

  • 문서 추천을 위한 사용자 프로파일의 설계 및 학습
  • 추천 문서의 특징 및 자질 분석
  • 내용적 여과와 협력적 여과의 효율적 결합

 

1차년도

협력적 여과(collaborative filtering)  기술 개발

2차년도

학습형 추천 에이전트의 프로토타입 개발

3차년도

응용 및 사례 연구


3. Publications
  • Personalized Web-Document Filtering Using Reinforcement Learning, young-Tak Zhang and Young-Woo Seo, Applied Artificial Intelligence 2000.
  • Learning User's Preferences by Analyzing Web-browsing Behaviors, Young-Woo Seo and Byoung-Tak Zhang, Proc. of 2000 Int'l Conf. on Autonomous Agents (Agents-2000), pp. 381-387, 2000.
  • Text Filtering by Boosting Naive Bayes Classifiers, Yu-Hwan Kim, Shang-Yun Hahn and Byoung-Tak Zhang, Proc. of the 23th Annual International ACM SIGIR Conf. on Research and Development in Information Retrieval,  2000, pp. 168-175, 2000.
  • 잠재 고객 예측을 위한 능동 학습 기법, 박상욱, 장병탁, 정보화학회 2000 추계학술대회 논문집, pp. 96-98, 2000.
  • 학습 에이전트, 정보과학회지, 장병탁, 이종우, 서영우, 제18권 제5호, pp. 427-431, 2000.
  • PCA 및 적응형 k-NN을 이용한 유머문서의 추천, 이종우, 장병탁,  한국 퍼지 및 지능 시스템 학회 2000 추계학술대회 학술발표 논문집, pp. 133-136, 2000.
  • Adaptive Recommendation System, Jongwoo Lee & Byoung-Tak Zhang, 2nd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Korea, pp. 321-325, 2001.
  • Genetic Mining of HTML Structures for Effective Web-Document Retrival, Kim, S. and Zhang, B.-T., Applied Intelligence, 2001 (accepted, SCI)
  • Evolutionary Learning of Web-Document Structure for Information Retrieval, Sun Kim & Byoung-Tak Zhang, The 2001 Congress on Evolutionary Computation (CEC2001), pp. 1253-1360, 2001.
  • 유머추천을 위한 기계학습 기법, 이종우, 장병탁, 정보과학회 2001춘계 학술대회, pp. 253-255, 2001.
  • 채팅 텍스트로부터의 화자 감정상태 학습, 문현구, 장병탁, 정보과학회 2001 춘계학술 대회, pp. 340-342, 2001.
  • 어휘정보와 통사정보를 모두 이용한 문서분류, 박성배, 장병탁, 정보과학회 2001 추계학술대회, pp. 37-39, 2001.
  • HMM을 이용한 채팅 텍스트로부터의 화자 감정상태 분석, 문현구, 장병탁,  정보과학회 2001 추계학술대회, pp. 127-129, 2001.

Project Title

학습 에이전트 기술 개발

Sponsor

AITRC (첨단정보기술연구센터)

   1st Year  Duration

March. 1. 2002 - July. 15. 2002

Principal Investigator

Prof. Byoung-Tak Zhang

Researchers

Jongwoo Lee

Sang-Jung Park

Seong-Joon Lee


Contact

Jongwoo Lee

Phone

+82-2-880-1847

Fax

+82-2-875-2240


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