딥러닝 기법을 이용한 효율적인 웹 페이지 예측 프레임워크

초록

웹에서 접근하는 정보의 폭발적인 증가에 따라 사용자의 다음 웹 페이지 사용을 예측하는 문제의 중요성이 증가되었다. 사용자의 다음 웹 페이지 접근을 예측하는 방법 중 하나가 딥 러닝 기법이다. 웹 페이지 예측 절차는 데이터 전처리 과정을 통해 웹 로그 정보들을 분석하고 딥 러닝기법을 이용하여 분석된 웹 로그 결과를 가지고 사용자가 접근할 다음 웹 페이지를 예측한다. 본논문에서는 웹 페이지 예측을 위한 효율적인 웹 로그 전처리 작업과 분석을 위해 딥 러닝 기법을사용하는 웹 페이지 예측 프레임워크를 제안한다. 대용량 웹 로그 정보의 전처리 작업 속도를 높이기 위하여 Hadoop 기반 맵/리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 사용한다. 또한 웹 로그 정보의 전처리 결과를 이용한 학습과 예측을 위한 딥 러닝 기반 웹 예측 시스템을 제안한다. 실험을통해 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 성능 개선이 있다는 사실을 보였고 아울러다음 페이지 예측의 정확성을 보였다.

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