공간 태그된 트윗을 사용한 밀도 기반 관심지점 경계선 추정

신원용; 둥부도

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신원용 (단국대학교) 둥부도 (단국대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제2호

발행연도: 2017.2

수록면: 453 - 459 (7page)

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사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.

#AOI #Density #Geographic Distance #Geo-Tagged Tweet #POI Boundary

참고문헌 (20)

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H.-M. An, S.-K. Lee, K.-S. Sim, I.-H. Kim, S.-H. Jin, and M.-S. Kim, “Big-data traffic analysis for the campus network resource efficiency,” J. KICS, vol. 40, no. 3, pp. 541-550, Mar. 2015. J. W. Kim and K.-H. Park, “Personalized group recommendation using collaborative filtering and frequent pattern,” J. KICS, vol. 41, no. 7 pp. 768-774, Jul. 2016. Y.-H. Kim, Y.-K. Hwang, T.-G. Kang, and K.-M. Jung, “LSTM language model based Korean sentence generation,” J. KICS, vol. 41, no. 5, pp. 592-601, May 2016. Q. Yuan, G. Cong, Z. Ma, A. Sun, and N. Magnenat-Thalmann, “Time-aware point-ofinterest recommendation,” in 36th Proc. Int. ACM SIGIR’13, pp. 363-372, Dublin, Ireland, Jul. 2013. M. Ye, P. Yin, W.-C. Lee, and D.-L. Lee, “Exploiting geographical influence for collaborative point-of-interest recommendation,” in 34th Proc. Int. ACM SIGIR’11, pp. 325- 334, Beijing, China, Jul. 2011.

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