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저자정보
김소이 (서울대학교) 최예림 (서울대학교) 김윤정 (서울대학교) 박규연 (서울대학교) 박종헌 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제11호
발행연도
2015.11
수록면
733 - 738 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

특징적 단어 및 이모티콘 집합을 활용한 모바일 기기 내 성별 예측 프레임워크
김소이 ,  최예림 ,  김윤정 외 2명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2015.11 학술저널
특징적 단어 집합을 활용한 모바일 기기 내 성별 예측 프레임워크
김소이 ,  최예림 ,  김윤정 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
#성별 예측 #텍스트 데이터 #앙상블 기법 #모바일 사용자 #기기 내 예측 #gender prediction #text data #ensemble method #mobile user #on-device prediction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (14)

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[학술지(정기간행물)] - J. J. Ying / 2012 / Demographic Prediction based on User’s Mobile Behaviors / Mobile Data Challenge google schola [학술지(정기간행물)] - T. Kucukyilmaz / 2006 / Chat Mining for Gender Prediction / Advanced in Information Systems 4243 : 274 ~ 283 google schola [학술지(정기간행물)] - 송현제 / 2013 / 다중 인스턴스 학습 기반 소셜 미디어 사용자 프로파일 식별 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 40 (4) : 233 ~ 240 dbpia [학술지(정기간행물)] - K. Ryu / 2014 / Inferring Sex, Age, Location of Twitter Users / Journal of KIISE 32 (7) : 46 ~ 53 google schola [학술지(정기간행물)] - R. Lakoff / 1973 / Language and Woman’s Place / Language in Society 2 (1) : 45 ~ 80 google schola

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