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컴퓨터과학 : 감정 분석을 이용한 소셜 네트워크의 영향력 측정
정회윤 ( Hoe Yun Jeong ),지상훈 ( Sang Hun Ji ),양형정 ( Hyung Jeong Yang ),김경윤 ( Kyoung Yun Kim ),김경백 ( Kyung Baek Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2015 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.19 No.1
소셜 미디어의 등장으로 온라인 상에서 정보의 교류들이 활발하게 이루어지고 있다. 이로 인해 여론형성, 의제설정 등과 같이 사회에서 일어나는 다양한 사건들에 큰 영향력을 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어인 트위터 상에서 큰 영향력을 발휘하는 영향력자(Influential) 또는 오피니언 리더(Opinion Leader)에 대한 영향력 분석에 중점을 둔다. 기존의 팔로워(Follower), 리트윗(Retweet), 멘션(Mention), 트윗(Tweet)과 같은 구조적인 요소를 통한 영향력 분석에서 벗어나 사용자들의 감정적(Sentiment) 유사도와 같은 트윗 분석을 통한 접근으로 영향력 분석에 관한 영향력과 감정적인 연관성을 검증한다. 이를 통해 특정 사용자가토픽에 대한 메시지를 작성했을 때, 그 토픽이 가진 감정적 유사성을 통해서 얼마나 많은 인원들에게 전달 되는지에 대해 예측한다.
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정회윤(Hoe-Yun Jeong),양형정(Hyung-Jeong Yang) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.
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양형정(Hyung Jeong Yang),김경윤(Kyoung Yun Kim),김경백(Kyung Baek Kim),지상훈(Sang Hun Ji),정회윤(Hoe Yun Jeong) 한국빅데이터서비스학회 2015 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.2 No.1
소셜 미디어의 등장으로 온라인상에서 정보 교류가 활발하게 이루어지고 있으며 소셜 미디어를 통한 여론형성, 의제설정 등과 같이 사회에서 일어나는 다양한 사건들에 큰 영향력을 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜미디어 중 하나인 트위터 상에서 큰 영향력을 발휘하는 영향력자(Influential) 또는 오피니언 리더(Opinion Leader)에 대한 영향력 측정을 제안한다. 기존의 영향력 측정 연구들은 팔로워(Follower), 리트윗(Retweet), 멘션(Mention)을 이용한 사용자 네트워크에서의 구조적인 요소를 통해 영향력을 측정 하였지만, 본 논문에서는 구조적인 요소뿐만 아니라 사용자들 간의 감정(Sentiment) 유사도 분석을 통해 영향력을 측정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 선정된 영향력이 높은 사용자로부터 시작된 정보에 대해 네트워크상의 정보 확산 모델을 이용하여 영향력 최대화 문제에 적용함으로써, 기존의 영향력 측정 방법과 정보 확산 결과에 비교하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 다른 영향력 측정 방법에 비해 높은 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 이러한 결과를 통해서 감정적인 요소가 영향력 및 정보 확산에 많은 영향을 미친다는 것을 확인 할 수 있었다. Measuring influence on social networks has attracted tremendous interest from both academia and industry. Social Network Services are known as an effective marketing platform where customers trust the advertisements which are provided by their friends and neighbors. Therefore, selecting seed user is the primary concern in viral marketing. In addition, most of the developed algorithms and tools mainly depend on the static network structure. In this paper, we propose influence measurement based on sentiment analysis in the social network. This model considers the most influential user in the community as the candidate for the top-k seeds. We employ influence maximization problem for evaluating proposed method. Experiments show that the proposed method performs consistently well in influence maximization.
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