행위예측을 위한 소셜 네트워크 서비스 분석 및 분류 기법

Abstract

최근 페이스북(facebook)이나 트위터(twitter) 같은 SNS(Social Network Service)을 이용하여 웹상에 자신의 일거수일투족을 게재하여 자신의 행위나 감정을 나타나는 현상이 늘어나고 있다. 이러한 사람들의 현상을 이용하여 최근 SNS를 통해 게재되는 게시물을 이용한 감정 분석 연구가 진행되고 있다. 감정을 분석하는 연구의 경우 SNS을 이용하는 사용자에게 실제 제공할 수 있는 서비스나 응용프로그램의 사용 실용성이 매우 떨어진다. 본 논문에서는 페이스북을 분석하여 행위패턴을 찾고 수치화하여 분류하고 행위예측을 위한 순위화 기법을 제안한다. 사람들이 페이스북을 통해 게재한 글을 분석하여 사람들이 가장 자주 사용하는 행위 4가지를 찾았고 행위를 표현 할 수 있는 관련단어들을 정의하였다. 사람들이 페이스북을 통해 게재하는 각각의 게시물과 4가지 행위를 표현 할 수 있는 단어들을 tf-idf(term frequencyinverse document frequency)를 응용한 tf-ipf(term frequency-inverse post frequency)제안하였다. tf-ipf 사용하여 4가지 행위로 수치화하였고 그 값들을 바탕으로 각각의 단어들을 분류하였다. 페이스북 사용자의 행위를 예측을 제공하기 위해 수치화한 값을 순위화를 하였다. 본 논문에서 제안하는 페이스북 에 게재된 게시물을 분석하여 행위를 분류하는 기법은 실제 사용자들에게 제공할 수 있는 서비스나 응용 프로그램의 범위가 매우 넓다.