필터 버블 완화를 위한 그래프 기반 데이터 큐레이션 모델 연구

본 과제는 개인의 관심사만 반복 노출되는 필터 버블 현상을 완화하기 위해 그래프 기반 데이터 큐레이션 모델을 개발하는 연구임. 연구 목표는 모호성을 고려한 대용량 정보 네트워크 구성, 딥러닝 기반 그래프 분석, 그래프 데이터 큐레이션 기술 확보에 있음. 집단지성 소셜 데이터의 동질성·이질성 반영 특징 매트릭스 구성, 세분화 컴퓨팅 패러다임과 어탠션 메커니즘 활용 그래프 구축, RNN·LSTM·BERT·GPT-3 기반 정보 추출, GCN·HetSANN·meta-path·RandomWalk·GNN 기반 Link Prediction 및 편향성 완화 기술 연구를 수행함. 이를 통해 다출처 정보와 관계를 반영한 비편향적 추천과 다양한 정보 제공이 가능해짐.