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위인터랙트 기술 블로그 #1

연구 협업 파트너를 추천하는 알고리즘은 유저의 프로필, 활동 정보, 연구 성과를 기반으로 협업 가능성을 평가하고, 적합한 파트너를 제안하는 과정입니다. 리서치후의 연구 협업파트 너 추천알고리즘을 단계적으로 구현하는 주요 프로세스를 아래와 같이 상세히 설명합니다.


1. 데이터 수집

A. 입력 데이터

  1. 프로필 정보:
    1. 이름, 소속 기관, 연구 분야, 관심 분야, 학위.
  2. 활동 정보:
    1. 논문, 학술회의 발표, 프로젝트 참여, 학술 네트워크 활동.
  3. 성과 정보:
    1. H-index, 논문 피인용 횟수, 특허, 수상 경력.

                                               

B. 데이터 소스

  • 외부 데이터베이스:
    • ResearchGate, ORCID, Scopus, Google Scholar API 등을 활용.
  • 유저 입력 : 
    • 사용자 등록 시 프로필 데이터를 직접 입력
  • 크롤링 및 통합 : 
    • 공개된 학술 데이터 및 특허 데이터베이스 활용                                    


2. 데이터 전처리

A. 정규화 및 표준화

  1. 텍스트 정리: 
    1. 논문 제목, 초록, 키워드에서 불필요한 특수문자 제거.
  2. 키워드 추출:
    1. NLP 기반 TF-IDF, 키워드 추출 알고리즘(Spacy, NLTK) 활용.
  3. 분류체계 매핑:
    1. 연구 분야를 표준 체계(ACM 분류, MeSH)로 정리.

B. 중복 제거

  • 연구자 이름, 소속 등 중복 항목 제거.
    • 동일 연구 주제에서 중복된 논문 데이터 필터링.

    

3. 데이터 모델링 

A. 데이터 통합

  1. 연구자-성과-활동 네트워크 구축:
    1. 연구자(노드), 논문/프로젝트(노드), 키워드(엣지) 간 관계를 그래프로 표현.
  2. 온톨로지 연결:
    1. 연구 키워드를 지식그래프(예: 산업-제품-기술 그래프)와 연결.

B.유사도 분석

  1. 텍스트 기반 유사도:
    1. 연구자 키워드 및 연구 초록을 활용한 Cosine Similarity 계산.
  2. 네트워크 중심성 분석:
    1. 공저자, 협업 이력으로 네트워크 중심성(PageRank, Betweenness Centrality)
  3. 다차원 유사도 모델:
    1. 프로필 유사도 + 성과 유사도 + 네트워크 유사도를 결합한 협업 가능성 점 수 계산.


4. 알고리즘 설계 및 구현

A. 협업 추천 알고리즘

  1. 콘텐츠 기반 필터링:
    1. 유저의 연구 주제, 키워드와 가장 유사한 연구자 추천.
    2. 알고리즘: Latent Dirichlet Allocation (LDA), Doc2Vec.
  2. 협업 필터링:
    1. 유사한 활동 패턴을 가진 연구자 그룹을 분석해 추천.
    2. 알고리즘: KNN, Matrix Factorization.
  3. 하이브리드 모델:
    1. 콘텐츠 기반 + 협업 필터링 모델 결합.
    2. 알고리즘: Gradient Boosting, Random Forest.

B.최적화 및 AI 활용

  1. Transformer 기반 모델:
    1. BERT, SciBERT를 사용해 연구 초록 및 논문 텍스트에서 주제 유사성 계산.
  2. 실시간 업데이트:
    1. AI Agent를 통해 유저의 최신 성과 및 활동 데이터 동기화.


5.사용자 인터페이스 설계

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  1. 추천 피드백:
    1. 사용자가 추천받은 연구자에 대해 평가를 입력하면 모델이 지속적으로 개선
  2. 시각화:
    1. 네트워크 그래프로 연구자 간 관계와 협업 가능성 점수 표시.


6. 테스트 및 검증

A.데이터셋 확보

  1. 기존 협업 데이터를 학습 데이터로 활용.
  2. 협업 성공률 및 연구 성과를 기준으로 추천 정확도 검증.

B.성능 평가

  1. Precision, Recall, F1-score, Mean Average Precision(MAP)로 모델 성능 평가.


7. 배포 및 수익 모델

배포 방안

  • 웹 및 모바일 기반 플랫폼 구축.
  • API 제공으로 외부 서비스와 통합.

수익 모델

  1. 프리미엄 기능:
    1. 고급 추천 모델과 협업 네트워크 분석 리포트 제공.
  2. 기업 파트너십:
    1. 기업 연구소와의 협업 추천 엔진 라이선스 제공.


이 구현 방안은 연구자들이 최적의 협업 파트너를 찾도록 돕고, 플랫폼 운영자가 고급 데이 터 분석과 AI 기능을 통해 차별화된 가치를 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

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