실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍 1장

1. 실전 예제로 살펴보는
집단지성 프로그래밍 CH.1
chois79
12년 3월 3일 토요일

2. 집단지성이란?
• 일반적인 개념
• 집단을 이루어 협업하거나, 경쟁할 때, 존재하지 않던 지능
이나 행동들이 갑자기 나타나는 현상
•이 책에서의 개념
• 애플리케이션을 개선하기 위해, 사용자들이 제공한 정보
를 효과적으로 이용하는 것
12년 3월 3일 토요일

3. 웹 애플리케이션의 집단지성
• 집단 지성을 적용하는 데 필요한 요소
• 사용자들의 원할한 소통
• 사용자들의 활동에서 얻은 지식을 결집
• 이런 지식을 기반으로 사용자들이 원하는 컨텐츠를 제공
12년 3월 3일 토요일

4. 데이터 마이닝을 통해
정제한 지능
리뷰, 추천등을 통해
영향을 끼침
사용자 사용자
다른 사람의 리뷰, 추천을
통해 영향을 받음
12년 3월 3일 토요일

5. 예제 애플리케이션
(온라인 마켓)
• 반복적인 애자일 기반의 소프트웨어 개발 시행
• 1단계: 상품 구매 및 관련 기사 제공 서비스
• 2단계: 사용자들이 가장 많이 구매한 목록 및 물품 리스트 전송 기능 제공
• 3단계: 사용자 프로필 기능 컨텐츠 기반의 추천 엔진 개발
• 명시적(기본 인적사항), 암묵적(리뷰, 구매 물품)
• 4단계: 사용자 컨텐츠 생성 및 리뷰, 후기의 랭킹 기능
• 5단계: 태그 클라우드 도입 및 개인화된 페이지 제공
• 중요도나 단어의 빈도수에 따라 폰트 크기가 조정되는 단어 목록
• 6단계: 사용자가 직접 태그 입력
12년 3월 3일 토요일

6. 집단지성의 이점들
• 높은 유지율
• 마켓과 사용자에 많은 커뮤니케이션 기회 보장
• 사용자가 트랜잭션을 완료하거나 관심 정보를 찾을 확률이
높아진다
• 검색 엔진 순위 상승
12년 3월 3일 토요일

7. 지능 정보의 분류
• 명시적 지능 정보
• 암묵적 지능 정보
• 애플리케이션 내/외부에서 제공하거나 일반적으로 비구
조화된 컨텐츠에서 생성됨
• 추출된 지능 정보
• 모아진 데이터에서 분석해서 얻은 정보
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8. 명시적 지능 정보
• 리뷰와 추천
• 태깅
• 투표
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9. 암묵적 지능 정보
• 내부
• 리뷰, 게시판 글, 블로그 등에 있는 비정형 데이터
• 외부
• ex) 네이버 실시간 검색 순위, 트위터 트랜드 검색.
12년 3월 3일 토요일

10. 추출된 지능 정보
• 데이터 마이닝과 텍스트 마이닝
• 클러스터링과 예측 분석
• 지능형 검색
• 추천 엔진
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11. 이후..
• 데이터 수집
• 데이터 분석 알고리즘
• 알고리즘 적용 방법
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