광고 대행 유저 선출 문제에서의 영향력 최대화를 위한 파급 모델

Abstract

최근 Facebook, Instagram, NAVER 블로그 등과 같은 social network service(SNS)를 이용하는 유저의 급증으로 인해, SNS를 통해 상품을 광고하고자 하는 기업(광고주)들이 늘어나고 있다. 이에 따 라, SNS에서 기업 상품 광고를 효과적으로 추천해주는 광고 대행 유저 추천 서비스가 등장하였다. 하 지만 위와 같은 대부분의 서비스들은 단순히 유저의 방문자 수와 이웃 수를 기반으로 유저의 잠재적 광고효과를 평가하기 때문에, 유저를 통해 단계적으로 파급되는 광고효과와 선출되는 유저 간 중복되 는 광고효과는 고려하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 는 영향력 최대화 (influence maximization) 연구 분야의 파급 모델이 갖는 확률을 광고 콘텐츠 파급 과정에 맞게 설정하여, 광고 대행 유저 선출과정에 적용 가능하도록 수정하는 방안을 제안한다. 또한 실세계 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 광고 대행 유저 선출 방안이 전통적인 선출 방안들과 비교했을 때, 광고 효과가 더 큰 유저들을 선출한다는 것을 입증하였다.