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소셜 빅데이터 내용 분석 기반 사용자 그룹별 선호지역 및 이동패턴 시각화

Visualization for Preferred Locations and Moving Patterns According to User Groups Based on Contents Analysis in Social Big Data
한국정보기술학회논문지 제12권 제12호(JKIIT, Vol.12, No.12), 2014.12, 195-203 (9 pages)
DOI :10.14801/jkiit.2014.12.12.195
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초록
최근 사회망 서비스를 활용하여 사용자 관점에서의 선호지역을 분석하여 맞춤 정보를 제공하기 위한 지능형 위치기반 서비스에 관한 연구가 다수 발표되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 생성되는 소셜 빅데이터의 내용(content)에 기반하여 사용자 정보를 추출, 사용자 특성에 따른 선호지역을 파악하고 이를 시각화하는 방법을 제안한다. 특히 가장 대표적인 소셜미디어인 트위터를 대상으로 1년치 데이터를 수집, 기초조사를 수행하였다. 기초실험 결과를 통해 성별 및 연령 따른 다양한 사례를 선정, 지역 및 시간에 따라 구분하고 그에 따른 선호지역과 이동패턴을 분석 결과를 제시함으로써 제안된 방법의 효과와 시각화 결과의 활용성을 보인다.

Recently may researches using social network service for toward intelligent location-based services have been announced. This paper proposes a novel method of visualization for preferred location and moving patterns according to user groups based on contents analysis in social bigdata. Especially we collected tweet media, as known as a representative of social media, during one year and conducted preliminary investigation. We also distinguished user groups according to gender, ages, local area, and time and analyzed their preferred locations and moving pattern. Based on empirical case studies, we finally showed the effects and usages of our proposed method.

목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 소셜미디어 내용 분석 기반 정보 추출
III. 소셜 빅데이터 대상 실험 문서 집합 특성 기초 조사
IV. 사용자 그룹별 선호지역 및 이동패턴 분석
Ⅴ. 결론 및 활용 방안
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