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1. 데이터마이닝과 텍스트 마이닝  - 대용량 데이터셋에서 알고리즘을 이용해 반복되는 패턴을 찾고 이전에 몰랐던 경향을 알아내는과정 2. 클러스터링과 예측분석  - 클러스터링은 몇가지 그룹으로 묶어주는 작업  - 예측분석은 입력된 학습데이터를 기반으로 미지의 값을 예측하는 수학적인 모델 3. 지능형 검색  - 검색의 품질을 높이기 위해 지능 필터를 이용한 검색에서 사용자의 정보가 어떻게 사용되는지 확인 4. 추천엔진   - 사용자에게 관련 콘텐츠를 제공   - 콘텐츠를 분석하는 방법이나, 사용자들의 소통 정보를 이용하는 방법 모두를 사용해서 만든다.   - 추천엔진을 만들기위해 사용자에게 데이터를 입력받는다. 쇼핑리스트, 구매리스트, 위시리스트, 나이 태그 사용자 프로파일등을 데이터로 쓸수있다.   - 아마존의 경우 수백만의 제품 카탈로그를 보유한 대형 온라인 상점의 경우 추천 제품을 빠르게 제공하는 것이 도전 과제이다. ...

1. 네트워크는 플렛폼이다. - 요즘은 전통적인 라이선스 기반의 소프트웨어를 사용하는 기업이나 개인은 소프트웨어를 실행시키고 라이선스를 체킹하는 방식에서 최종 사용자가 브라우저에서 서비스를 사용하기만 하면 되는 서비스 제공방식으로 바뀌었으며, 24시간 365일 업그레이드된 정보를 제공받을수 있게 되었다. 2. 집단지성을 이용한다. - 사용자들에 의해 제공되는 정보를 어떻게 이용하느냐 이다. 개인화된 서비스를 제공할수록 사용자들에게는 좀더 알맞은 콘텐츠를 제공한다. 3. 데이터를 복제하기 힘들다. - 사용자들의 활동성을 기반으로 소프트웨어가 만든 기반 데이터의 가치는 상당히 크다. 4. 평생 베타버전 - 사용자를 끌어 모으거나, 중ㅇ한 피드백을 받기위해서 일찍 오픈한다. 이들은 릴리즈 주기를 짧게 자주 되풀이 하며, 사용자들을끌어모은다. 5. 간단한 프로그래밍 모델 - 간단하게 만들어라 6. 다양한 환경에서 작동하는 소프트웨어 - 단일 환경에서 돌아가는 애플리케이션 보다 다양한 환경에서 작동하는 애플리케이션이 더 가치를 가진다. 7. 풍부한 사용자 경험 - AJAX를 사용한 인터페이스는 성공을가져온다. ...

     집단지성을 적용하는데 필요한 세가지 요소. 1. 사용자들이 소통하게 하라. 2. 사용자들에게 배워라 3. 소통 데이터와 수집된 데이터를 기반으로 개인 콘텐츠를 제공하라 집단지성이 애플리케이션에 적용 될수 있는 방법 1. 정규 규합 2. 등급, 리뷰, 추천 3. 사용자 생성 콘텐츠 4. 태깅 북마크 투표 5. 태그 클라우드 메뉴 6. 사용자 프로필을 뽑기 위한 콘텐츠 분석 7. 클러스터링과 예측 모델 8. 추천 엔진 9. 검색 19. 외부콘텐츠 활용 집단지성의 이점들 높은 유지율- 사용자가 애플리케이션과 더 많이 소통할수록 애플리케이션에 흥미를 가지게 되고 재 방문할 가능성도 높아진다. 마켓과 사용자에 많은 기회 보장- 소통이 ㅁ낳아지고 사용자들이 페이지를 더 많이 방문할수록 마켓은 사용자들과 커뮤니케이션을 할 기회를 많이 가지게 된다. 사용자가 트랜잭션을 완료하거나, 관심 정보를 찾을 확률이 높아진다. - 사용자가 찾으러는 정보와 관련성이 높은 정보를 제공할수록 거래에 필요한 정보이거나 관심있는 콘텐츠 일 확률이 높다. 검색 엔진 순위 상승 - 사용자 들이 콘텐츠에 기여하고 참여를 많이 할수록 애플리케이션 내부에 콘텐츠가 더 많이 쌓이게 되고 검색엔진에 의해 색인될 문서들도 많아 지게 된다. ...

오랜만에 재미 있는 책이 올라와서 책 하나 를 요약을 해 보려 한다. 책이름은 실전 예제로 살표보는 집단지성 프로그래밍. 이름은 거창하고 어렵지만 간단하게 웹에서 사용되는 문서를 자신의 서버로 가져와 분석하는 내용을 정리한 책이다. 이 책을 보면서 느낀점은 책이 굉장히 쉽다는 것이다. 자바를 조금만 안다면 쉽게 따라 할 수 있다.