온라인 소셜 네트워크 환경에서의 연결 긴밀도 분석을 통한 영향력 노드의 탐지 기법
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학술지명
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발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
3903
자료형태
학술저널
수록면
112-115(4쪽)
제공처
본 연구는 온라인 소셜 네트워크 환경에서 개인화 정보를 추천하기 위한 다양한 방법 중 하나로 노드 간 간선 긴밀도 분석을 통하여 한 노드에게 가장 영향력 있는 노드를 탐지하는 기법을 제시한다. 영향력 노드가 제공하는 정보는 다른 노드의 정보보다 더 높은 개인화된 정보를 제공한다는 가정을 하고 있으며, 한 노드에 연결된 다수의 노드와의 Coherency 분석을 통해 Affinity 값을 정량적으로 산출하고 비교 우위를 통해 영향력 순위를 산출한다. 그리고 이 Affinity 값은 노드 상호간 다양한 인터렉션 활동분석(소통 기간, 빈도, 지속시간, 소통 분산 정도 등)을 기반으로 산출하며 Affinity 값이 높은 노드(영향력 노드)의 정보를 전달했을 때 수신 노드는 정보에 대한 반응성이 가장 높음을 실험을 통하여 증명한다.
더보기This research provides a method to detect the most influential node by analyzing edge coherency(called Closeness) to spread personalized information in online social network. We assume that an information spread by influential node has more qualitative context for receiver, and this information can be detected by calculating Affinity index(closely linked to Closeness) with coherency algorithm. Coherency algorithm is based on a few novel factors such as interaction term, frequency, duration, scatteredness and affinity index made by those factors indicates closeness degree. Also we demonstrate this technique is a meaningful approach by disseminating high affinity information to certain node to examine how many this node react with that(causes secondary dissemination).
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