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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유재수
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2018
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무선 인터넷과 스마트 기기의 확산으로 실시간으로 정보를 공유하는 소셜 네트워크 서비스의 사용량이 폭발적으로 증가함에 따라 실생활에서 발생한 이벤트에 관한 정보가 온라인을 통해 급속도로 확산되고 있다. 이에 따라 실시간으로 생성되는 대용량의 소셜 데이터를 이용하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반의 이벤트 검출 기법을 제안한다. 이벤트와 함께 언급된 단어들의 동시발생을 그래프의 형태로 표현함으로써 검출하는 이벤트의 정보를 명확히 전달할 수 있으며 중복적인 검출을 막을 수 있다. 수집한 소셜 데이터를 분석하여 키워드 그래프를 구축하고 이벤트와 관련된 키워드를 군집화한다. 사용자 관심도는 사용자들이 소셜 네트워크 서비스에서 취한 소셜 행위의 변화량을 통해 계산한다. 사용자 관심도를 고려함으로써 단어의 출현빈도만을 고려하는 기존 기법과 다르게 사용자들이 더 많은 호응을 한 이벤트 결과를 검출할 수 있으며 무분별하게 올라온 광고 글이나 악의적인 글들을 결과에서 제외함으로써 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 생성된 키워드 그래프에 사용자 관심도를 고려한 가중치를 부여하고 후보 이벤트 그래프의 이벤트 가치를 판별하기 위해서 이벤트 감지계수를 계산한다. 최종적으로 후보 이벤트 그래프에 포함된 단어들이 실제로 함께 사용되어 이벤트를 표현할 수 있는 단어인지 검증하기위해 각 단어를 그룹핑하여 동시 출현여부를 검증한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 성능평가를 진행하였으며 기존의 이벤트 검출 기법과 비교하여 우수한 성능을 보였다.
목차
Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련 연구 51. 감정 분석을 이용한 이벤트 검출 기법 52. TF-IDF를 이용한 이벤트 토픽 검출 기법 83. 그래프를 이용한 이벤트 검출 기법 104. 기존 이벤트 검출 기법의 문제점 14Ⅲ. 제안하는 이벤트 검출 기법 181. 전체 구조 182. 데이터 전처리 213. 이벤트 정보 추출 25(1) 초기 그래프 생성 26(2) 그래프 클러스터링 29(3) 사용자 관심도 반영 344. 이벤트 검출 39(1) 이벤트 식별 39(2) 이벤트 검증 42Ⅳ. 성능평가 451. 성능평가 환경 452. 자체 성능평가 48(1) 사용자 관심도 반영에 따른 결과 48(2) 임계값에 따른 검증 결과 53(3) 가중치 값에 따른 이벤트 검출 결과 553 기존 기법과 비교평가 57(1) 처리 비용 57(2) 검출 성능 59Ⅴ. 결론 65참고문헌 66
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