신경망 알고리즘 성능 강화를 위한 Multi word wrapper 방법 연구

본 연구는 빅데이터 환경에서 최적의 문서추천 결과 도출을 위해 multi-word wrapper에 기반한 신경망 알고리즘 활용 방법을 제안하였다. 신경망 알고리즘은 학습의 횟수가 많으면 많아질수록 예측률이 높아지기 때문에 빅데이터의 등장은 학습을 위한 input data를 대량으로 제공할 수 있는 환경이 될 수 있다. 그러나 제공되는 데이터에는 효용가치가 없는 data가 포함될 수 있기 때문에 학습의 결과나 성능이 떨어지는 단점이 있을 수 있다. 우리는 신경망 알고리즘의 입력 데이터와 가중치의 효용가치를 높이기 위해서 단어 관점과 사용자관점을 통해 키워드의 가치를 측정하는 multi-word wrapper를 제안한다. multi-word wrapper를 통해 제공되는 입력 데이터 값들을 더욱 효용가치가 높은 것들로 가공하여 제공하므로 신경망 알고리즘을 통해 가공된 결과의 효용성을 더욱 높일 수 있을 것으로 예상된다.