집단지성프로그래밍CH1

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실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍 1장

실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍 1장

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  • 1. 실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍 CH.1 chois7912년 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 것12년 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 제공12년 3월 3일 토요일
  • 4. 데이터 마이닝을 통해 정제한 지능 리뷰, 추천등을 통해 영향을 끼침 사용자 사용자 다른 사람의 리뷰, 추천을 통해 영향을 받음12년 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 입력12년 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 상승12년 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 정보12년 3월 3일 토요일
  • 8. 명시적 지능 정보 • 리뷰와 추천 • 태깅 • 투표12년 3월 3일 토요일
  • 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 엔진12년 3월 3일 토요일
  • 11. 이후.. • 데이터 수집 • 데이터 분석 알고리즘 • 알고리즘 적용 방법12년 3월 3일 토요일