한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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트위터 분석을 이용한 카테고리별 실시간 트렌드 추출 기법

Real-time Category Trend Extraction Scheme based on Twitter Analysis

  • 나병진 (고려대학교 전기전자공학과) ;
  • 김용성 (고려대학교 전기전자공학과) ;
  • 황인준 (고려대학교 전기전자공학과)
  • Na, ByeongJin (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Kim, YongSung (School of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Hwang, EenJun (School of Electrical Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2015.10.28
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초록

최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.

키워드