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저자정보
강영길 (숭실대학교) 김영호 (숭실대학교) 이수원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
234 - 239 (6page)

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사용자의 참여 및 공유가 강조되는 웹 2.0의 등장과 더불어 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS(Social Network Service)가 급격하게 성장하고 있으며, 스마트폰의 보급은 사용자의 위치정보를 활용한 Location-based SNS의 성장을 가속시키고 있다. 현재 연구되고 있는 Location-based SNS는 사용자가 설정한 다른 사용자와의 관계 정보를 활용하여 다양한 서비스를 제공하고 있으나, 사용자가 관계를 가지는 다른 사용자와의 관계 정보를 모두 직접 설정해야 하며, 사용자가 관계를 설정하지 않은 다른 사용자에 대해서는 서비스를 제공하지 못한다는 문제점을 가지고 있다.
본 연구에서는 스마트폰을 통해 수집할 수 있는 사용자의 시간, 장소, 행위 및 인접 사용자 정보를 학습하여, 인접한 다른 사용자와의 관계를 자동으로 추론할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 방법에서는 미리 수집된 사용자 로그가 없는 새로운 사용자의 관계 추론도 고려하기 위해서 개별 사용자들의 관계 특징이 통합된 하나의 일반적인 관계 모델을 생성한다. 생성된 일반화된 사용자 관계 모델의 성능 평가를 위해 MIT Media Lab의 Reality Mining 데이터를 활용한 성능 비교 실험을 진행하였다. 비교 실험 결과, 제안 방법이 타 방법에 비해 높은 사용자 관계 추론 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 내용
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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