형식개념분석을 이용한 폭소노미 마이닝 기법과 지원도구의 개발

Abstract

폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 사용자가 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미 기반의 시스템에서는 사용자들의 협력태깅에 의해 사용자, 태그, 리소스사이의 관계를 나타내는 3항원 소데이터가 생성된다. 이와 같은 폭소노미 데이터는 웹 리소스에 대한 정보체계화를 위한 메타데이터로서 시맨틱 웹과 웹2.0 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 다종다양한 폭소노미 데이터를 다양한 관점으로 분석하여 유용한 정보를 추출하기 위한 형식개념분석 기반의 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위한 분석도구 FMT를 개발하였다. 또한, 제안한 기법과 FMT의 유용성을 검증하기 위하여, 폭소노미 기반 시스템인 del.icio.us의 데이터를 대상으로 실험을 수행하고, 그 결과를 보고한다. Folksonomy is a user-generated taxonomy to organize information by which a user assigns tags to resources published on the web. Triadic datas that indicate relations of between users, tags, and resources, are created by collaborative tagging from many users in folksonomy-based system. Such the folksonomy data has been utilized in the field of the semantic web and web2.0 as metadata about web resources. In this paper, we propose FCA-based folksonomy data mining approach in order to extract the useful information from folksonomy data with various points of view. And we developed tool for supporting our approach. In order to verify the usefulness of our proposed approach and FMT, we have done some experiments for data of del.icio.us, which is a popular folksonomy-based bookmarking system. And we report about result of our experiments.