최근 웹소설 시장이 급성장하면서 독자 맞춤형 작품 추천 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 키워드 기반으로 작품 간 유사도를 분석하는 기존 연구들은 ‘회귀’, ‘빙의’, ‘시스템창’, ‘사이다’와 같은 웹소설 고유의 서사적 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 본 연구는 온톨로지 기반 장르 지식 구조를 통해 웹소설, 특히 로맨스판타지 장르에 특화된 분류 체계를 구축하고자 한다. 40개의 대표 작품을 분석한 결과, ‘등장인물’과 ‘사회/문명’ 카테고리가 로맨스판타지를 구성하는 핵심 요소임을 확인하였으며 각 작품의 서사 Dna 프로필을 구축하여 작품과 장르를 정량적으로 정의할 수 있는 프레임 워크를 제시하였다. 나아가 Tf-Idf 방식과 온톨로지 기반 유사도 측정 방식을 비교 분석한 결과, 사용자 유형에 따라 최적의 추천 방식이 달라진다는 점을 발견하였다. 이러한 발견을 토대로 작품 간 유사도 기반 추천 시스템을 구축하고 평가함으로써, 웹소설 추천 성능을 실질적으로 개선할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Kim et al. (Tue,) studied this question.