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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 柳哉秀
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2016
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최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 원하는 정보를 빠르게 분석해주고 유의미한 정보를 찾아내는 것이 중요한 논제로 제기되면서 이에 대한 관심이 증가되고 핵심 세부 연구 주제로써 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법의 경우에는 SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성을 보장할 수 없다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 있는 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 순간적으로 많이 언급되는 단어의 집합을 핫 토픽으로 정의하고 이 집합을 추출하기 위해 시간적 속성을 고려한 변형된 TF-IDF 알고리즘을 이용한다. 시간적 속성을 사용하기 때문에 현재 시간대에서 미래 시간대의 핫 토픽이 예측 가능하다. 사용자의 영향력과 신뢰성 사이에는 높은 연관성이 있으므로 사용자 영향력을 가중치로 부여하여 핫 토픽 예측 기법 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능 비교 평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 관련연구 61. 긍부정 분류를 통한 핫 토픽 검출 기법 62. 시간적 거리 인자를 이용한 핫 토픽 검출 기법 83. 단어 출현 빈도수의 비율을 고려한 핫 토픽 검출 기법 104. 마이크로블로그 가중치 기반의 토픽 검출 기법 125. 기존 핫 토픽 검출 기법의 문제점 14Ⅲ. 제안하는 핫 토픽 예측 기법 171. 제안하는 기법 구조 172. 단어 집합 추출 193. 핫 토픽 예측 지수 계산 22(1) 사용자 영향력 판별 23(2) 핫 토픽 예측 지수 계산 254. 시간별 비율 값 계산 및 랭킹 26Ⅳ. 성능평가 291. 성능평가 환경 292. 성능평가 결과 31(1) 자체평가 32(2) 기존 기법과의 핫 토픽 예측 결과 비교 35(3) 특정 키워드에 대한 핫 토픽 예측 지수 변화율 비교 38(4) F-measure를 통한 정확도와 재현율 비교 41Ⅴ. 결론 및 향후연구 48참고문헌 49
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