소셜 네트워크 세상에 숨어 있는 집단지성의 힘
페이스북의 친구 추천이나 아마존의 책 추천은 어떤 식으로 이루어질까? 사용자에게 직접 정보를 입력하게 하지 않고도, 사용자의 성향이나 관심사 혹은 현재 시점에 필요한 물품 등을 알아낼 수는 없을까? 오늘 추천받은 글과 1개월 전에 추천받은 글의 인기도는 얼마나 차이날까?
정답은 집단지성에 있다. 사용자의 클릭이나 댓글, 태그, 블로깅, 구매 이력 데이터 등 사용자들이 웹 서비스를 사용하며 축적한 데이터에 집단지성을 적용하면, 사용자들이 관심을 가질만한 아이템을 보여주거나 특정 아이템을 구입할만한 사용자가 누구일지 예측할 수 있다.
『실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍』은 이러한 집단지성의 힘을 웹 애플리케이션에 적용하는 방법을 알려준다. 실전에 적용할 수 있는 예제 코드와 함께 유용한 라이브러리를 사용하는 방법도 알려주어, 집단지성에 관심이 있는 웹 개발자라면 누구나 도움을 얻을 수 있을 것이다.
저자 : 사트남 알랙
알랙 박사는 생명과학 커뮤니티를 위한 버티컬 검색 엔진과 웹 2.0 사용자 중심 애플리케이션을 개발하는 넥스트바이오(www.nextbio.com)의 엔지니어링 부사장이다. 15년 동안 기계학습(machine learning) 분야에서 경험을 쌓았으며, 10년이 넘도록 상업적 소프트웨어를 개발/관리했고, Johnson & Johnson’s BabyCenter에서 컨설턴트로, Rearden Commerce에서는 최고 소프트웨어 아키텍트로 재직하기도 했다. 자바 플랫폼의 SCEA(Sun Certified Enterprise Architect) 자격을 가지고 있다.
역자 : 전희원
인하대학교 학사, 고려대학교 석사를 졸업하였다. 대학원에서 검색과 기계학습을 수학했으며, 『월간 마이크로소프트웨어』 『eWeek』 『IBM developerworks』 등에 검색, 데이터 마이닝, 기계학습, 분산처리에 대한 기고를 해왔다. 현재 야후!에서 기계학습이나 데이터 마이닝이 가미된 검색 관련 지능형 소프트웨어를 개발하고 있다. 블로그(http://freesearch.pe.kr)에서 고감자라는 아이디로 활동 중이다.
이 책은 자칫 재미없고 따분할 수 있는 집단지성 알고리즘을 아주 재미있는 웹 2.0 예제를 통해 보여줍니다. 또한 번역 과정에서 코드를 자세히 들여다보면서 이 책이 데이터 수집, 정제, 저장, 검색, 데이터 마이닝에 대해 적절한 시작점들을 제안해 준다는 사실을 알았습니다. 게다가 자바 아키텍트로 활동했던 저자답게 각 예제가 자바 언어의 특징을 잘 드러내고, 실제 여러분의 시스템에 적용하기에도 편하게 설계되어 있다는 것을 발견하기도 했습니다.
여러분이 웹 애플리케이션에 집단지성을 구현하기 시작했다면 이 책은 좋은 시작점이 되어 줄 것입니다. 또한 학교에서 이미 데이터 마이닝, 기계학습을 공부한 분들은 이런 개념들이 실전에서 어떻게 활용되는지 엿볼 수 있는 책이 되리라 생각합니다.---옮긴이의 글 중에서
이 책에서 다루는 내용
- 집단지성의 기본 개념
- 집단지성에 필요한 사용자 교류 정보
- 태그 활용하기
- 블로그나 위키, 게시판에서 지능 정보 추출하기
- 블로그 검색용 프레임워크 구축
- 웹 크롤러 구현하기
- 데이터 마이닝의 개념과 구축
- 텍스트 분석 툴킷 만들기
- 클러스터링을 통한 패턴 추출
- 예측 시스템 만들기
- 검색 프레임워크(루씬) 활용하기
- 추천 엔진 만들기
이 책에 수록된 모든 예제 코드는 출판사 스프링노트인 http://insightbook.springnote.com/pages/6007777에서 다운받을 수 있습니다.
카트
