Location Information Sharing Objects (LISO): Context-aware Intelligence Service Using Social Media Data Based on User Interest

장서윤; 강지훈

doi:10.5626/JOK.2020.47.9.814

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장서윤 (충남대학교) 강지훈 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.9

발행연도: 2020.9

수록면: 814 - 819 (6page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.9.814

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소셜 미디어(SNS) 데이터를 학습 알고리즘으로 분석하면, 개인적 관심사나 사회적 관심사 정보를 추출할 수 있다. 학습 알고리즘은 분석에 사용되는 정보의 양이 많을수록 정확도가 높아지지만, 분석시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위한 방안으로, 위치 정보 공유 사물(Location Information Sharing Objects, LISO)시스템을 제안한다. LISO는 사물의 타입에 따라 사물의 상황 분석의 역할을 나눔으로써 매우 큰 데이터로부터 학습이 가능하도록 하는 것을 목표로 한다. 고정위치 사물은 위치 기반의 소셜 미디어 데이터를 수집하여 사회적 관심사를 분석하는 사물로서, 광범위한 데이터의 수집과 분석을 담당하여 정보를 가진다. 모바일 사물은 수시로 변동되는 상황 정보와 사용자의 개인적 관심사에 대한 정보를 분석한다. 이러한 사물의 유형에 따른 대용량 소셜 미디어 데이터의 분석의 역할 분담은, 대용량 정보의 분석의 짐을 분산시킨다.

#지능형 서비스 #상황인지 서비스 #소셜 미디어 분석 #사용자 관심 기반 #intelligent services #contextual services #social media analytics #user interest

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Kasey Panetta,(2019, October 15), Gartner [Online]. Available: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/ (downloaded 2019, Oct. 10) Yvette Gelogo, Hye-jin Kim, "Context-Awareness for Location Based-Service for Ubiquitous Learning with underlying Principles of Ontology, Constructivism, Artificial Intelligence," International Journal of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 4 No. 2, pp. 7-11, 2012. DOI: https://www.earticle.net/Article/A210004 Seghouani, Nacéra Bennacer, Coriane Nana Jipmo, and Gianluca Quercini, "Determining the interests of social media users:two approaches," Information Retrieval Journal 22.1-2,129-158, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s10791-018-9338-x

Spasojevic, Nemanja, et al., "Lasta: Large scale topic assignment on multiple social networks," Proc. of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM, 2014. DOI: https://doi.org/10.1145/2623330.2623350

Pennacchiotti, Marco, et al., "Making your interests follow you on twitter," Proc. of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2012, DOI: https://doi.org/10.1145/2396761.2396786

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