블로그 연결망의 성향 판정 방안

Abstract

최근 들어, 인터넷의 발달로 인해서 온라인 사회연결망이 증가하고 있다. 대표적인 온라인 사회연결망으로 블로그 서비스가 있다. 블로그는 자신의 관심사에 따라서 글을 올릴 수 있는 개인 웹사이트로써, 이러한 블로그가 관계를 맺어서 온라인 사회 연결망을 형성한다. 블로그로 이루어진 온라인 사회 연결망을 본 논문에서는 블로그 연결망이라고 한다. 블로그 연결망에는 블로그 연결망의 활성화에 영향을 미치는 정보 중시 성향과 친분 중시 성향이 혼재되어 있다. 두 성향 정도에 따라서 블로그 서비스의 활성화 정도가 달라 질 수 있기 때문에 본 논문에서는 주어진 블로그 연결망에 대해서 효과적인 활성화 정책을 세울 수 있도록 블로그 연결망에 대한 성향 판정 방안을 제시한다. 블로그 연결망에 대한 성향 판정 방안은 블로그 연결망의 기본 단위이자, 블로그 사용자에 의해서 성향 정도가 제시될 수 있는 블로그들 간의 관계의 성향을 먼저 판정하고 그러한 결과를 가지고 블로그 연결망에 대해서 판정한다. 또한 블로그 연결망의 성향 판정 시 발생하는 규모의 크기에 성향 정도가 좌우되는 문제를 해결하기 위해 두 가지 평균 방안을 제안한다. 본 논문이 제시한 블로그 간 관계의 성향 판정방안은 약 93%의 정확도를 보였다. 또한, 각 성향이 강한 블로그 연결망과 무작위로 추출한 블로그 연결망과의 간접적인 비교를 통해서 블로그 연결망의 성향 판정 방안에 타당성을 보였다.; Recently, on-line social network has been increasing according to development of internet. The most representative service is blog. Blog is the personal web site which is the ability of up-loading the papers in matter of concern. On-line social network is consisted of relating with blogs. In this paper, it is called blog networks. Blog networks are mixed two types of propensity what are based information and relationship. This types have influence on activity of blog networks. According to two types of propensity, activity of blog network can be different. In this paper, we propose a decision method for propensity of blog networks. This method is supported to build policies in order to activity of given blog network. It decides the propensity of a relation between two blogs which basic unit of blog network. Because blog users can decide the propensity of the relation. And it decides the propensity of given blog network with the result. Also, when it decides the propensity of given blog network, it occurs that propensity degree of given blog network depends on size of that. The result of experiments for accuracy verification show that our method appears average 93%. And, we show indirectly appropriateness of our method through randomly extracted network compares with blog networks that have strong propensity.