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연구 분야와 주제가 다양해지고 계속해서 새로운 학술자료가 출판되면서 연구자들은 보다 적은 시간과 노력으로 자신에게 적합한 학술자료를 검색해주는 서비스를 요구하고 있다. 본 논문에서는 개인화 서비스를 학술자료 검색에 적용하여 연구자에게 적합한 학술자료를 추천해줄 수 있는 서비스 모델을 제안하였다. 제안한 서비스 모델에서는 연구자가 선택한 관심 분야와 연구 주제, 검색 키워드를 이용해 프로파일을 생성한다. 그리고 토픽 네트워크, 키워드 네트워크, 논문 네트워크로 3계층 네트워크를 구성하고 학술자료 검색에 활용한다. 개인화 서비스로는 연구자의 프로파일과 학술자료를 대표하는 키워드간의 유사도를 이용하는 내용 기반 필터링과 유사 연구자의 이용 통계에 기반을 둔 협업 필터링 기법을 함께 적용하여 제공하였다. 본 연구에서 제안한 3계층 네트워크를 이용한 학술자료 추천 서비스 모델은 연구자가 연구 방향에 대한 로드맵을 계획하는데 도움을 줄 수 있다.
As research fields and topics become more diverse and new research materials continue to be published, researchers have to spend more time and effort to search for research materials that are relevant to their research. In this paper, we propose a service model that can recommend suitable research papers to researchers by applying personalized services for research materials retrieval. The proposed service model generates a user profile using the fields of interests, research topics, and search keywords selected by the researcher. This model proposed a 3-layer network that consists of a topic network, a keyword network, and a paper network to search for research papers. The personalized service is provided by combining (a) content-based filtering that uses the similarity between the keywords representing the research paper and the researcher's profile and (b) collaborative filtering based on the utilization statistics of similar researchers. The proposed service model is supposed to help researchers to plan roadmaps for their research directions.
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Recommendation Service, Personalization, Topic Network, Keyword Network, Paper Network
