A study on association analysis among nodes in information diffusion and mobility pattern for mobile social networks

모바일 소셜 네트워크 환경에서 이동 패턴과 정보 유포 연관성 분석 연구

Due to the popularity of social networks and the development of technology in mobile networking, the mobile social networks (MSNs) provide opportunities for the spread of information between mobile devices. As a result, understanding the information diffusion in the emerging MSNs is a critical issue. Many research studies have addressed diffusion minimization, which is a problem of how to find the proper initial k users who can effectively propagate as widely as possible in the minimum amount of time, similar to influence maximization. We address a study on association analysis among nodes in information diffusion and mobility pattern for mobile social networks. Experiments in our study were conducted in the Opportunistic Network Environment (ONE) simulator using GPS trace of mobile node, to show that the study results in MSNs. We also demonstrate that our experiments outperform other existing algorithms with various communication range and ratio of k influential nodes.

소셜 네트워크의 인기와 모바일 네트워킹의 발전으로 인한 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기들 사이의 정보 유포의 기회를 가져왔다. 이에 따라 거대한 모바일 소셜 네트워크에서 정보 유포는 중요한 이슈이다. 많은 연구는 diffusion minimization 으로 다뤄져 왔으며 최소한의 시간에 적절한 k 유저로부터 정보를 최대한 유포하는 기법으로 영향력 최대화 문제와 유사한 연구이다. 우리는 모바일 소셜 네트워크 환경에서 이동 패턴과 정보유포와의 연관성을 연구한다. 실험은 기회적 네트워크 환경 시뮬레이터에서 GPS 이동 노드 추적 기반으로 연구 결과를 도출한다. 추가적으로 다양한 커뮤니케이션과 k 개수에서 우리의 연구가 기존 기법보다 정보유포를 더 효과적으로 하는 것을 설명한다.