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트위터 이고-네트워크에서 사용자 친밀성과 관심사 유사도의 상관관계 분석

Title
트위터 이고-네트워크에서 사용자 친밀성과 관심사 유사도의 상관관계 분석
Other Titles
Analysis on Correlation between User Affinity Features and Interest Similarity in Twitter Ego-Networks
Author
김상욱
Keywords
소셜 네트워크 분석; 트위터; 이고-네트워크; 사용자 친밀성; 관심사 유사도; Social network analysis; Twitter; ego-network; user affinity; interest similarity
Issue Date
2015-12
Publisher
한국정보과학회
Citation
데이타베이스연구, v. 31, NO 3, Page. 47-56
Abstract
인터넷 매체가 발달하고 많은 사람들에게 보급됨으로써 하루에도 수많은 사람들로부터 방대한 양의 정보가 생산된다. 이에 따라 개인 별 관심사와 일치하는 정보를 선별해서 보여주는 개인화 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 가장 대표적인 예는 트위터 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터를 이용하는 사용자들은 자신의 생각과 상태를 타임라인에 게시하고, 다른 사람의 글에 관심을 표시하는 등 다양한 방식으로 자신의 관심사를 드러낸다. 최근 트위터 소셜 네트워크를 통해 개인의 관심사를 분석하고 이에 따른 개인화 서비스를 제공하려는 다양한 시도가 있어 왔다. 개인화 서비스는 일반적으로 관심사가 유사한 다른 사용자들이 관심을 가졌던 것들을 대상으로 이루어지는데, 다른 사용자들과 관련하여 추가로 이용할만한 정보가 있다면 더 나은 결과를 기대해볼 수 있을 것이다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스에서 나타나는 사용자들 간 친분 관계 정보가 사용자들의 관심사 유사도와 어떤 상관관계가 있는지 밝히고, 친분 관계 정보가 개인화 서비스에 이용될만한 가치가 있는지 유용성을 확인한다. With Internet’s development and its propagation, a massive amount of information is generated by Internet users. As such, there is a growing demand for personalized services that serve targeted information to each corresponding individual. Among many, one of the best examples of this growing need is Twitter social network service. Twitter users display their personal interests in various ways by posting and updating status to their timeline, and by showing their preferences on other people’s tweets through “retweet” or “favorite” function. Recently, there have been many trials to offer Twitter users the personalized services based on Twitter social network analysis result. In general, personalized services utilize information of those the target user’s nearest neighbors had been interested in. If it is available for utilizing useful additional information regarding to nearest neighbors, we can expect to provide services of better quality to users. Through this research, we study the correlation between user affinity features and users’ interest similarity in social network. Then, we verify the expected utility of user affinity features in personalized services.
URI
http://www.eiric.or.kr/literature/ser_view.php?SnxGubun=INLE&mode=&searchCate=literature&more=Y&research=Y&re_q1=&gu=INLE005A1&cmd=qryview&SnxIndxNum=180582&rownum=3&totalCnt=27&q1_t=6rmA7IOB7Jqx&listUrl=L3NlYXJjaC9yZXN1bHQucGhwP1NueEd1YnVuPUlOTEUmbW9kZT0mc2VhcmNoQ2F0ZT1saXRlcmF0dXJlJnExPSVCMSVFOCVCQiVGMyVCRiVFRCZtb3JlPVkmZjE9TU4mcmVzZWFyY2g9WSZyZV9xMT0=&q1=%B1%E8%BB%F3%BF%EDhttp://hdl.handle.net/20.500.11754/30200
ISSN
1598-9798
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