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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주지훈 (가천의과학대학교) 윤영미 (가천의과학대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제9호
발행연도
2011.9
수록면
163 - 177 (15page)

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본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 온라인상에서의 뉴스의 흐름을 분석한다. 대량의 뉴스 미디어 및 블로그 게시물 안의 인용 구문들을 추적하여, 인용 횟수를 기록한 데이터를 밈(Meme) 데이터라고 한다. 이들 밈 데이터를 전 처리 한 후 K-means, X-means, EM 군집 알고리즘을 적용하여, 인용 횟수의 시간에 따른 변화 패턴을 식별하고 비교한다. 또한 이렇게 분석된 클러스터를 이용하여, 시간 변화에 따른 밈의 예측 모델을 제시한다. 인용 횟수가 가장 높은 피크 점 이전의 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여, Naive Bayes, SMO, Random Forest 알고리즘을 적용하여 피크 점 이후의 밈의 패턴이 속할 클러스터를 예측하는 분류자를 생성한다. 해당 클러스터의 정보를 바탕으로 피크 점 이후의 밈의 패턴을 예측 한다. 본 논문에서는 LOOCV를 활용한 Precision, Recall, F_measure, Accuracy를 통하여 이 예측시스템을 검증한다. K-means로 군집 분석을 수행한 결과를 트레이닝 데이터로 활용하고, SMO 알고리즘으로 분류 분석을 수행하였을 때, 95.3%의 정확도를 나타낸다. 본 논문에서 구축한 모델은, 피크 점 이전의 독립 밈 데이터가 주어지면 피크 점 이후의 패턴 예측에 활용 될 수 있다.
#social media #meme #data mining #cluster analysis #classification analysis #pattern prediction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 시스템
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. Leskovec / 2009 / Meme-tracking and the Dynamics of the News Cycle / KDD '09 : 497 ~ 505 google schola 2. [인터넷자원] - / / http://snap.stanford.edu/ google schola 3. [단행본] - J. Yang / 2010 / Modeling Information Diffusion in Implicit Networks / icdm : 599 ~ 608 google schola 4. [학술대회논문] - N. Agarwal / 2008 / Identifying the influential bloggers in a community / WSDM ’08: Proc. of the Interna- tional Conference on Web Search and Web Data Mining : 207 ~ 218 google schola 5. [학술대회논문] - K. Lerman / 2007 / Social networks and social information filtering on digg / International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-07) : 1 ~ 8 google schola

이 논문의 저자 정보

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