모바일 상호작용 빅데이터에서 사용자 커뮤니티 발견 = A User Community Detection from Mobile Interaction Big Data
저자
김바울(Paul Kim) ; 김경덕(Kyungdeok Kim) ; 김상욱(Sangwook Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
224-227(4쪽)
제공처
모바일 소셜 네트워크는 방향 가중치 네트워크이며, 시간에 따라 변화하는 동적 네트워크이다. 이 네트워크의 중요한 특징은 모바일 사용자 간에 발생하는 인터랙션 정보로 네트워크 구조가 결정되며, 그 인터랙션의 양과 질에 의해서 네트워크의 구조가 변화한다. 이런 특징을 가지는 모바일 소셜 네트워크에서 커뮤니티를 발견하는 것은 사용자간 관계를 이해하고 분석하는데 있어서 중요한 특징이 된다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 상호작용 빅데이터로부터 사용자 커뮤니티를 발견하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가중치 기반 모바일 소셜 네트워크를 빅데이터로부터 생성하고, 이 네트워크의 가중치 간선들을 응집 계층 군집화 방법으로 분류하여 커뮤니티를 발견한다. 가중치 기반 모바일 소셜 네트워크는 모바일 상호작용 빅데이터의 특징을 분석한 후, 사용자를 노드로, 사용자간 인터랙션을 간선으로 표현한다. 사용자간 관계를 나타내는 간선의 가중치는 사용자간 인터랙션의 양과 반응성으로 계산한다.
더보기Mobile social network is directed and weighted network and dynamic network changing with time. This network has two characteristics. One is that interaction information generated by users decides the network structure. Another is that networks structure is changed by quantity and quality of the interaction. Detecting user communities in mobile social network having these characteristics is important to understand and analyze users’ relationship. Therefore, in this paper, we propose a method of community detection from mobile interaction big data. To archive this, above all, we generate weight-based mobile social network from mobile interaction big data. Next, we find communities by using agglomerative hierarchical clustering method for all weighted links. Weight-based mobile social network is consisted of nodes representing mobile users and links representing relationships among the users. Link weight is calculated by quantity and reactivity of interaction among users.
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