1. 수행배경

• EIP 회사에서 운영 중인 어플리케이션 비즈 멤버톡은 비즈니스 협업 지원 스마트 회원수첩임. 이는 주로 경영자 모임으로 이루어져 있으며, 약 1,500명의 회원이 이용중.
• 비즈 멤버톡의 주요 기술인 추천 시스템의 정확도를 높이기 위해서는 사용자의 사전 정보 및 선호도 정보가 중요함.
• 또한, 현재 회원 프로파일 정보의 구성이 수동적으로 이루어지고 있어 회원 추천 시스템 기술이 저하되고 있는 상황.
• 따라서 본 기술을 통해 사용자의 홈페이지로부터 키워드 정보를 추출하여 사용자의 프로파일 정보를 자동으로 생성시킴. 이를 통해 회원이 회원가입 시 수작업을 최소화함과 동시에 회원 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 함.

2. 수행기간

• 2017.10.01. ~ 2017.12.10.

3. 개발작품 설명

• 딥러닝 기반의 중소기업 비즈니즈 키워드 추출 개발

- 중소기업 사용자의 비즈니스 키워드 정보는 기업간의 제품 구입 및 판매, 협업파트너를 찾을 수 있는 주요 정보일 뿐만 아니라 기업을 대표하는 주요 키워드가 됨

- 중소기업 사용자의 웹 페이지 정보에서 비즈니스 키워드 정보만을 추출 하는 것은 매우 어려움

- TF-IDF 경우 문서 내에 나오는 해당 단어의 빈도수를 사용하여 키워드를 추출함으로써 의미가 없는 단어들이 추출 될 가능성이 있음.

- 또한 Word Co-occurrence 경우 같은 문장에서 많이 등장하지만 크게 상관 없는 단어가 포함 되어 있을 수 있어 한계점이 있기 때문에 딥러닝을 통한 학습기반의 모델을 구축 하고자 함

• 키워드 가중치 설정 및 노이즈 키워드의 제거 모델 개발

4. 활용방안

• 웹사이트를 통해 수집된 사용자 비정형 빅데이터를 분석하여 애플리케이션을 처음 사 용할 시에 사용자 프로파일을 자동으로 생성하여 진입장벽을 완화함.
• 신기술간 또는 기존 산업, 학문 간의 상승적인 결합을 통해 새로운 창조적 가치를 창출 함으로써 미래 경제와 사회, 문화의 변화주도.
• 고도화된 추천시스템을 도입시킨 회원수첩 기능이 활성화되면 다양한 부가서비스를 연계함으로써 보다 많은 부가가치를 창출할 수 있음.
• 중소기업에서 필요한 정보를 맞춤형으로 매칭 추천하여 기업의 부족한 가용 자원의 제 약을 극복할 수 있도록 지원함으로써 기업 간 융복합 활성화로 성장동력 확보 및 시너 지 효과를 창출할 수 있음.