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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jegwang Ryu (Yonsei University) Sung-Bong Yang (Yonsei University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제23권 제2호
발행연도
2017.6
수록면
89 - 105 (17page)

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모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.

목차

1. Introduction
2. Background and Related Work
3. Proposed scheme
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
References
국문요약

참고문헌 (18)

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