소셜 북마킹 시스템 내 유사 사용자 정보를 이용한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘

최근 웹 2.0의 발전과 함께 다양한 웹 기술과 서비스가 제공되고 있으며 그 중 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술 또한 제공되고 있다. 그러나 사용자가 북마킹 시 잘못된 태그를 태깅하거나 검색 결과가 단순히 저장순, 가나다순 등으로 제공되고 있는 실정이다. 또한 자신과 유사하게 북마킹하는 다른 사용자의 유사성, 신뢰성을 다루지 않아 소셜의 의미를 갖고 있지 못하다. 이에 본 논문에서는 사용자와 관심정도가 비슷한 유사사용자들을 통해 신뢰성이 있는 콘텐츠들을 제공함으로 효율적인 검색 결과를 보여주고자 한다. 이를 위해 북마커별 태그를 수집한 뒤 선호도가 유사한 선호집단을 구성한 소셜 네트워크를 구축하여 사용자별 유사도와 연관 태그, 북마크 정보를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 시스템을 제안한다.