Acknowledgement
본 연구는 (1) 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단(No. NRF-2020R1A2B5B03001960), (2) 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업(2016-0-00023), 그리고 (3) 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-차세대정보·컴퓨팅기술개발사업(No. NRF-2017M3C4A7083678)의 지원을 받아 수행된 연구임.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
- /
- Pages.755-756
- /
- 2020
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Feature Selection for Accurate Sign Prediction in Social Networks
소셜 네트워크에서 정확한 부호 예측을 위한 특징 선택
- Kim, Byung Chan (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
- Choi, Beom Seok (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
- Lee, Won-Chang (Dept. of Computer and Software, Hanyang University) ;
- Lee, Yeon-Chang (Dept. of Computer and Software, Hanyang University) ;
- Kim, Sang-Wook (Dept. of Computer Science, Hanyang University)
- 김병찬 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
- 최범석 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부) ;
- 이원창 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
- 이연창 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
- 김상욱 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부)
- Published : 2020.11.05
Abstract
부호가 있는 소셜 네트워크는 친구, 호감, 동의의 긍정적인 관계와 적, 불호, 반대의 부정적인 관계가 함께 표현된 네트워크이다. 이러한 네트워크를 활용한 대표적인 애플리케이션으로, 각 사용자의 관계가 긍정적인 관계인지 부정적인 관계인지 예측하는 부호 예측 문제가 있다. 이러한 부호 예측 문제를 해결하는 대표적인 방안은 네트워크의 구조적 특징들을 활용하는 것이다. 본 논문에서는, 실세계 데이터 집합들을 활용한 실험을 통해 기존 부호 예측 방법들에서 활용하는 각 특징이 부호 예측 문제의 정확도에 얼마나 기여하는지 분석하고자 한다.
Keywords