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데이터베이스 연구회지(SIGDB)

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한글제목(Korean Title) 소셜 네트워크에서 연관 문서 분석을 통한 지역 이벤트 검출 기법
영문제목(English Title) Local Event Detection Scheme by Analyzing Relevant Documents in Social Networks
저자(Author) 박수빈   Soobin Park   최도진   Dojin Choi   복경수   Kyoungsoo Bok   유재수   Jaesoo Yoo  
원문수록처(Citation) VOL 36 NO. 01 PP. 0003 ~ 0017 (2020. 04)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 소셜 네트워크 데이터를 활용하여 지역 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 이벤트 검출의 정확도을 향상시키기 위해 연관 문서 분석을 통한 지역 이벤트 검출 기법을 제안한다. 지리 정보를 최대한 활용하기 위해서 지리 정보 사전을 이용하여 지리 정보를 임베딩하고 소셜 네트워크 특성을 이용하여 가중치를 부여한 키워드 그래프를 생성한다. 사용자들이 남기는 정보의 형태는 포스팅 뿐만 아니라 댓글과 스레드와 같은 연관 문서의 형태로도 나타난다. 제안하는 기법은 이와 같은 연관 문서 분석을 통해 구축한 키워드 그래프를 바탕으로 이벤트를 검출한다. 제안하는 기법은 지리 정보 사전을 이용하여 사용자가 지리 정보를 태그하지 않아도 지역 관련된 정보를 임베딩한 연관 문서를 분석함으로써 지역 이벤트 검출의 정확도를 높일 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 기존의 이벤트 검출기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
영문내용
(English Abstract)
Recently, studies have been done to detect events by utilizing vast amounts of social network data. In this paper, we propose a local event detection scheme by analyzing relevant documents in social networks to improve the accuracy of event detection. To detect local events by using geographical data, the proposed scheme embeds them using the geographical data dictionary and generates a weighted keyword graph using social network characteristics. The data left by users in social networks include not only postings but also related documents such as comments and threads. Therefore, the proposed scheme detects the local event based on a keyword graph that is constructed through the analysis of the relevant documents. It can improve the accuracy of local event detection by analyzing relevant documents embedded with region-related information without requiring users to tag geographic data using the geographical data dictionary. In order to verify the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing event detection schemes through various performance evaluations.
키워드(Keyword) 소셜 네트워크 서비스   이벤트 검출   연관 문서   키워드 그래프   social network service   event detection   relevant documents   keyword graph  
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