LikeSNU는 서울대 중앙도서관이 체계적으로 수집/분석한
서울대 구성원의 지식 빅데이터(도서 대출, 논문, 학사, 강의, 수업
계획서) 기반 지식정보 플랫폼 입니다.
서울대답게, 서울대처럼(LikeSNU)
서울대 구성원의 지식 이력과 성과물을 분석하여 학습과 연구에 활용할 수 있도록 빅데이터 기반의 다양한 추천과 교육/연구/학사 가이드를 제공하고 있습니다. 10년 간의 도서 대출 이력과 소장 도서 230만 건, 학술 논문, 수강 이력, 강의 계획서 등 서울대인의 지식 이력을 분석합니다.
활용 데이터
혹시 서비스 이용이 처음이시라면, LikeSNU에 최근 관심사를 알려주세요! 더욱 다양하고 흥미로운 추천을 받으실 수 있습니다.
활용 데이터
LikeSNU는 서울대학교 내외부로부터 수집한 도서, 논문, 강의 등 다양한 데이터를 분석하여 활용합니다. 특히, 서울대인의 지식활동과 관련된 데이터가 서비스에 반영되어 정보의 품질을 높여줍니다.
데이터 | 출처 |
---|---|
국내 학술 논문 정보 | 한국학술지인용색인(KCI) |
서울대 학술 논문 정보 | S-RIMS, S-Space |
글로벌 학술 논문 정보 | Scopus |
Web of Science | |
OpenAlex | |
국내외 도서 정보 | 서울대 중앙도서관 |
알라딘 | |
구글북스 | |
서울대 강의 정보 | 서울대 강의계획서 |
기타 지식활동정보 | 서울대 도서관 모바일 앱, 학외접속, 서비스 이용로그 등 |
통합 토픽(주제) 모델
지식의 주제분야를 분류하는 방법과 틀은 여러가지가 있습니다. 기존의 분류 방법은 도서, 논문, 강의별로 다른 분류체계가 적용되어 일관성이 부족하고, 지식 간의 연계를 알기 어려웠습니다.
LikeSNU에는 지식(도서, 논문, 강의)을 분류하는 통합적인 주제 체계를 만들고, 이를 통해 지식 간의 연계를 손쉽게 파악할 수 있도록 제공합니다. 즉, 하나의 주제에 연관된 도서, 논문, 강의를 통합적으로 파악할 수 있기 때문에 지식의 학습과 연구 활동을 더 효과적으로 지원할 수 있습니다. 이용자는 LikeSNU를 이용하는 것만으로 자신의 관심 분야를 손쉽게 파악할 수 있으며, 주제와 콘텐츠 연관관계를 통해 관심을 확장해 나갈 수 있습니다.
LikeSNU의 통합 토픽모델은 약 5만5천개의 주제가 위계적인 구조를 가지고 있으며, 하나의 지식 콘텐츠에 복수개의 토픽이 할당될 수 있도록 구성되어 있습니다. 대부분의 지식정보 서비스가 주제분류체계를 제공하고 있지만, 서로 다른 콘텐츠 유형을 통합적으로 분류하여 제공하는 시도는 LikeSNU가 처음입니다.
LikeSNU의 주제 분류모델은 영어와 한글 콘텐츠를 하나의 모델로 분류할 수 있도록 다중 언어모델(language model)를 활용하여 학습한 분류모델(classification model)에 기반하고 있습니다.
콘텐츠 추천 모델
LikeSNU는 이용자가 수많은 콘텐츠 속에서 원하는 것을 찾는데 시간을 낭비하지 않도록 지원하기 위해 다양한 콘텐츠 추천을 제공합니다.
개인화 추천모델을 통해 이용자는 서비스 이용 이력을 바탕으로 자신에게
맞는 도서 등을 추천 받을 수 있습니다. 그리고, 하나의 콘텐츠에 대해
연관 추천모델과 교차 추천모델을 통해 확장된 추천을 제공합니다. 즉,
특정 도서와 연관된 도서, 연관된 논문, 연관된 강의를 추천 받을 수 있기
때문에 원하는 콘텐츠를 수월하게 찾을 수 있습니다.
LikeSNU의 개인화 추천모델은 콘텐츠의 속성 정보와 이용 이력 정보를 딥
뉴럴 네트워크(Deep Neural Network) 기반의 알고리즘을, 교차추천 모델은
그래프 뉴럴 네트워크(Graph Neural Network) 기반의 알고리즘을
활용합니다.
이를 통해 이용자는 서비스의 다양한 맥락에서 관심에 맞는 콘텐츠를 추천받을 수 있고, 이를 활용하여 자신만의 지식 체계를 구축할 수 있습니다.
그래프 분석 모델
LikeSNU의 독특한 기능 중 하나는 연결망(그래프)을 이용한 시각적 서비스입니다.
도서 연관지도와 독서경로 추천(‘독서로드’)을 위해 도서의 연관관계 연결망을 구성하고, 이 연결망을 시각적으로 탐색할 수 있도록 제공합니다. 이를 통해 이용자는 다른 이용자의 독서 순서나 패턴을 파악하고, 나의 독서경로를 설계할 수 있습니다.
또한 논문의 인용-피인용 정보로 논문의 인용 관계 연결망을 생성하여, 시각적으로 논문별 인용 현황을 파악하고 인용을 통한 주제 융합 트렌드도 확인할 수 있습니다.
도서 추천
논문, 연구 주제 추천
강의 추천
지식 유니버스
도서, 논문, 강의 등 LikeSNU 지식 빅데이터와 위키(Wiki) 데이터의 토픽 구조를 활용하여 구성한 지식의 우주를 탐험해 보세요. 약 6만 개의 지식의 별 중에서 관심 주제를 탐험하고, 서울대의 독서, 연구 트렌드도 파악할 수 있습니다. LikeSNU 지식 유니버스를 탐험하고 맞춤 추천을 받기 위한 첫 번째 관문, ‘나의 관심 주제’도 설정 해 보세요!
컬렉션
대한민국 최초 2023 혁신적인 국제도서관 프로젝트상 수상
(ALA 2023 Presidential Citation for Innovative Library Projects)
서울대학교 중앙도서관은 지식정보플랫폼 LikeSNU 시스템으로 2023년 6월 미국 도서관협회 ALA(American Library Association)* 주관 ‘2023 혁신적인 국제도서관 프로젝트상(ALA 2023 Presidential Citation for Innovative Library Projects)’을 대한민국 최초로 수상하였습니다.
2023년 2월부터 운영한 초기 LikeSNU 시스템에서는 8년간 축적된 서울대 구성원의 도서대출 이력 빅데이터 230여 만 건을 분석하여 도서에 기반한 이용자 맞춤형 추천 시스템 및 지식지도를 구현하였습니다.
대한민국 최초 ALA 국제혁신상 수상을 대/내외에 널리 홍보하고 빅데이터를 활용한 대학 혁신 모델과 성과를 공유하기 위해, 2023년 7월 서울대학교 중앙도서관에서 전국대학도서관을 대상으로 빅데이터를 주제로 〈대학도서관 혁신 컨퍼런스〉를 개최하였습니다. 이 행사에는 학내외 인사 및 26여개 기관에서 전국 대학도서관 관계자 130명이 참석하였습니다.
* ALA(American Library Association) : 1876년 설립된 미국도서관협회로 미국 뿐만 아니라 전 세계 65,000여 명의 회원을 보유한 세계에서 가장 권위 있는 도서관협회
LikeSNU 홍보 영상
뉴스 및 보도 자료
서울대 최고 부가가치인 “지식”으로 사회공헌 실천
서울대가 보유한 지식을 전세계에 공유합니다.
LikeSNU 서울대처럼 독서하세요.