일단 보내주신 드래프트에 들어갈 내용은 거의 다 구현되어 있다고 보면 되니깐 구현부분은 패스하고(저번 논문하면서 만들었으니깐).
생각해 볼 내용은 사용자 포스팅 전문을 분석해야할 필요성이다.
어텐션이란게 명사나 형용사(동사는 생각해 볼 문제) 같은 단어에서 찾는 게 유효하다고 생각되는데
형태소분석이나 자연어 처리에 쓰이는 알고리즘을 이용할 게 아니면 의미있는 결과를 만들기 위해
글 전문을 다 가져와서 나열하기보다는 해쉬태그만을 읽어와서 쓰는 게 낫지 않을까 한다.

일단 두가지 프로토타입의 전환이 쉬운편이니깐
팩토리 프로토타입으로 구현해보고 결과를 분석해봐야겠다.

P.S 졸업논문 괜히 혼자서 한다고 했나. ㅋㅋㅋ 하고 싶은건 많은데 크게 새롭지가 않아서 고민이다.

사용자로의 관심(attention) 정보를 웹 서비스간에 배포하기 위한 기술(description) 표준

쉽게 말해서 사용자 관심을 쉽게 배포할 수 있게 해주는 데이터표준으로 사용자 관심에 대한 RSS라고 생각하면 되겠다.

# 흐름 #

Learn from what user does

Turn it into usable attention data

Syndicate attention between sites

# 생각할 내용 #

APML은 단순한 개념으로, 단순한 만큼 매우 명확한 비전이 있다.

또한 현재 트렌드인 소셜 네트워크와 맞물려 충분히 활용방안을 연구할 가치가 있다고 생각된다.

사용자 관심의 표현에 관한 논문은 몇몇 연구되어 있지만 크게 새롭진 않다.

대부분의 연구는 APML에서 말하는 implicit 한 관심에 대한 내용인데 이것은 연구된 알고리즘이 꽤 많이 있을 것으로 생각된다.(어차피 통계관련 이니까)

내가 원하는 부분은 (가능하면 explicit 한) 관심을 이용해 데이터를 ‘추천’하는 부분인데 추천은 꽤나 다양한 도메인에 발을 걸치고 있는 분야라 많은 공부가 필요할 것으로 생각된다.

계획은

1. 도메인을 정한다

2. 해당 도메인에 대한 사용자 관심의 활용 방안을 모색한다.

3. 관심의 정렬방법이 될 알고리즘을 찾는다.(십중팔구 있다.)

4. 알고리즘의 유용성을 증명할 통계방법을 찾고 실험한다.

5. 논문작성