페이스북과 트위터로 대변되는 SNS(Social Network Service)는 웹상에서 지식 정보를 획 득하는 차세대 패러다임이 되고 있다. 본 논문의 목적은 소셜 네트워크상에서 XOT(Extended Object-Based Thesauri)를 이용하여 사용자에게 적절한 전문가 그룹을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. XOT는 SNS에서의 운용을 위해, 전문 분야 카테고리에 해당하는 XOT의 각 개념이 해당 전문가들의 ID를 자신의 인스턴스들로 수용할 수 있도록 객체 기반 시소러스가 확장된 것이다. 전문가 추천은 SNS 사용자 메시지에서 추출된 용어들과 대응되는 개념들을 정합하고, 메시지 의미 분석을 통해 파악한 사용자 의도에 따라 개념들 간 관계성을 추론함으로써 이루어진다. 개념들은 대응되는 SNS 내 전문가들의 ID를 포함하고 있기 때문에, 사용자의 의도에 맞는 개념의 추론은 적절한 전문가 그룹을 소셜 네트워크를 통해 사용자에게 추천할 수 있도록 한다. 전문가 추천을 위한 추론은 OSEM(Ontology-based SEmantic Blog Model)에서 제안한 바 있는 객체 추론 방식을 SNS 환경에 맞게 변형시켜 사용한다. SNS 환경에서 재사용과 공유가 손쉽게 이루어지도록 XOT는 전문가들의 ID들이 각 개념에 적절히 할당된 다음에 XTM(Xml Topic Maps)으로 변환된다. 전문가 ID 할당을 위해서는 전문성의 정도를 정량화하기 위해 논문이나 보고서 그리고 관련 뉴스에 의존하는 기존의 분석 방식을 사용한다. 추천 시스템이 호출되는 K-라운지는 SNS 용으로 개발된 오픈 소스 DBMS인 카산드라를 하부 구조로 하여 구현되었으며, XOT는 유의어를 포함, 만 여개의 전문 용어들이 전문가 추론을 위하여 구축되었다.
SNS(Social Network Service) characterized by Facebook and Twitter has become the next generation paradigm of obtaining data, information and knowledge on the web. The aim of this paper is to recommend relevant expert communities to users on the social network by exploiting the extended object-based thesauri(XOT). The thesaurus is an extended object-based one taking the IDs of domain experts as its instances. Based on the thesaurus, the recommendation is made by inferencing relationships between concepts. The inference matches the concepts with terms extracted from messages of the SNS users and is directed by user intent captured during the semantic analysis of the message. Since the concept includes IDs of the expert resident in a social network, the experts could be recommended to the users through the social network. To be shared and to be easily reused on SNS, the thesauri are transformed into XTM(Xml Topic Map) after assigning the proper expert IDs for each concept in the thesaurus. For the assignment, we exploit a conventional ranking algorithm applied to each concept, which analyzes papers, reports and related news of the experts to estimate the grade of their expertise. Our inference engine adopts its inference mechanism from object inference proposed in OSEM, though in a quite different context. K-rounge exploiting the inference engine works on the top of Cassandra which is the open source database system dedicated to SNS. Additionally, ten thousands of thesauri including synonyms are constructed for the inference.
