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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박석
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서강대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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모바일 기기의 보급으로 위치 데이터에 기반한 사용자 서비스가 등장하기 시작했다. 또한 머신 러닝이 등장하며 사용자의 취향이나 선호도를 세밀하게 분석할 수 있는 환경이 구성되었다. 기존 위치 공간 질의는 모든 조건을 엄격하게 만족하는 POI만 반환하기 때문에 이러한 환경에서 사용자 선호도 기반 서비스를 개발하기 위해서 조건을 완화하여 질의를 유연하게 처리하는 방법이 필요하다. 기존 집단적 공간 키워드 질의(Collective Spatial Keyword Query)는 질의 위치와 가까우면서 제시된 키워드 집합을 모두 포함하는 POI들을 반환한다. 하지만 고정된 수의 질의 키워드를 고려하므로 사용자의 부분 키워드 집합에 대한 선호도를 충분히 반영할 수 없다. 따라서 POI 마다 선호도에 맞는 키워드를 유동적으로 선택하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 키워드의 선호도를 고려하여 POI 집합을 찾는 새로운 질의인 부분적 집단 공간 키워드 질의(Partial Collective Spatial Keyword Query)를 제안한다. 부분적 집단 공간 키워드 질의는 조합 최적화 문제이므로 POI의 수가 늘어남에 따라 수행 시간이 급격하게 증가한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 전체적인 탐색 공간을 줄이는 키워드 기반 탐색 기법을 제안한다. 또한 키워드의 부분집합을 계산하는 시간을 줄이기 위해 선형 탐색에 기반한 단말노드 가지치기 기법과 근사 알고리즘에 의한 임계값을 설정하고, 하나의 후보 집합이 가질 수 있는 하한값을 계산하여 임계값에 기반한 가지치기 기법들을 제안한다.
목차
1. 서 론 11.1 연구의 배경 및 동기 11.2 논문의 초점 21.3 논문의 구성 32. 관련 연구 42.1 공간 키워드 질의 42.2 집단 공간 키워드 질의 42.3 인근 공간 키워드 질의 52.4 기존 연구의 문제점 73. 부분적 집단 공간 키워드 질의 처리 기법 93.1 문제 정의 93.2 IR2 트리에 의한 탐색 방법 123.2.1 기초 해결 방법 133.2.1 키워드 기반 탐색 기법 143.2.3 단말 노드 가지치기 기법 163.3 근사 알고리즘에 의한 가지치기 기법 203.3.1 근사 알고리즘에 의한 임계값 설정 203.3.2 하한값에 의한 가지치기 기법 214. 실험 및 분석 234.1 실험 환경 234.2 실험 데이터 234.3 매개 변수에 따른 질의 수행 시간 실험 254.3.1 POI 개수에 따른 질의 수행 시간 실험 254.3.2 키워드 개수(K)에 따른 질의 수행 시간 실험 274.3.3 키워드 선호도 비율(Γ)값에 따른 질의 수행 시간 실험 274.4 매개 변수에 따른 가지치기 기법 성능 실험 294.4.1 POI 개수에 따른 목표 POI 가지치기 기법 성능 실험 294.4.2 POI 개수에 따른 선택적 POI 가지치기 기법 성능 실험 314.4.3 POI 개수에 따른 비용 함수 가지치기 기법 성능 실험 335. 결론 및 추후연구 34참고 문헌 35
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