메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송현제 (경북대학교) 김아영 (경북대학교) 박성배 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제4호
발행연도
2013.4
수록면
233 - 240 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 작성된 텍스트들로부터 사용자 프로파일을 식별하는 문제를 다룬다. 기존 연구에서는 텍스트 개별을 프로파일의 식별 단위로 간주한다. 각 텍스트마다 프로파일을 식별한 후, 식별된 결과들을 합쳐 최종적으로 프로파일을 식별한다. 하지만 소셜 네트워크 서비스 특성상 사용자가 작성한 텍스트 중에는 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이들을 단순히 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 프로파일의 식별 단위로 간주한다. 다중 인스턴스 학습 알고리즘을 통해 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 자동으로 배제되므로 기존 연구에서 발생하는 성능 하락을 최소화할 수 있다. 총 5가지 속성(성별, 나이, 연애 유무, 종교, 정치적 성향)에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 텍스트 개별을 프로파일의 식별 단위로 삼는 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보인다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 다중 인스턴스 학습과 Multi-Instance Support Vector Machine
4. 다중 인스턴스 학습 기반 사용자 프로파일 식별
5. 실험
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-560-003057663