Journal of Intelligence and Information Systems (지능정보연구)

Korea Intelligent Information System Society (한국지능정보시스템학회)
권호 표지

Inferring and Visualizing Semantic Relationships in Web-based Social Network

웹 기반 소셜 네트워크에서 시맨틱 관계 추론 및 시각화

  • Lee, Seung-Hoon (Department of Computer & Information Engineering, Inha University) ;
  • Kim, Ji-Hyeok (Department of Computer & Information Engineering, Inha University) ;
  • Kim, Heung-Nam (Department of Computer & Information Engineering, Inha University) ;
  • Jo, Geun-Sik (Department of Computer & Information Engineering, Inha University)
  • 이승훈 (인하대학교 컴퓨터.정보공학과) ;
  • 김지혁 (인하대학교 컴퓨터.정보공학과) ;
  • 김흥남 (인하대학교 컴퓨터.정보공학과) ;
  • 조근식 (인하대학교 컴퓨터.정보공학과)
  • Published : 2009.03.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

With the growth of Web 2.0, lots of services allow yours to post their personal information and useful knowledges on networked information spaces such as blogs and online communities etc. As the services are generalized, recent researches related to social network have gained momentum. However, most social network services do not support machine-processable semantic knowledge, so that the information cannot be shared and reused between different domains. Moreover, as explicit definitions of relationships between individual social entities do not be described, it is difficult to analyze social network for inferring unknown semantic relationships. To overcome these limitations, in this paper, we propose a social network analysis system with personal photographic data up-loaded by virtual community users. By using ontology, an informative connectivity between a face entity extracted from photo data and a person entity which already have social relationships was defined clearly and semantic social links were inferred with domain rules. Then the inferred links were provided to yours as a visualized graph. Based on the graph, more efficient social network analysis was achieved in online community.

최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.

Keywords

References

  1. Aleman-Meza, B., M. Nagarajan, C. Ramakrishnan, L. Ding, P. Kolari, A. P. Sheth, I. B. Arpinar, A. Joshi, and T. Finin, "Semantic Analytics on Social Networks：Experiences in Addressing the Problem of Conflict of Interest Detection", In Proceedings of the 15th International Conference on WWW(2006), 407-416.
  2. Axelrod, A., J. Golbeck, and B. Shneiderman, Generating and Querying Semantic Web Environments for Photo Libraries, Technical Report, University of Maryland, USA(2005).
  3. Barabasi, A., L. Linked, The New Science of Networks. Perseus Publishing, Cambridge, MA(2002).
  4. Berkowitz, S. D., An Introduction to Structural Analysis：The Network Approach to Social Research. Butterworth, Toronto(1982).
  5. Biddulph, M., A Semantic Web Shoebox-Annotating Photos with RSS and RDF, In Proceedings of XML Europe 2003 Conference (2003).
  6. Chen, C., Visualizing Semantic Spaces and Author Co-Citation Networks in Digital Libraries, In Information Processing Management, Vol. 35, No.3(1999), 401-420.
  7. Cormen, T. H., C. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C. Stein, Introduction to Algorithms, 2nd Ed., The MIT Press(2001).
  8. Ding, L., L. Zhou, T. Finin, and A. Joshi, How the Semantic Web is Being Used：An Analysis of FOAF, In Proceedings of the 38th International Conference on System Sciences(2005).
  9. Finin, T, L. Ding, L. Zhou, and A. Joshi, "Social Networking on the Semantic Web", In The Learning Organization, Vol.12, No.5(2005), 418-435. https://doi.org/10.1108/09696470510611384
  10. FOAF-Project, http://www.foaf-project.org/2004/us/about.html.
  11. FOAF Vocabulary Specification 0.9, http://xmlns.com/foaf/0.1/.
  12. Garton, L., C. Haythornthwaite, and B. Wellman, "Studying Online Social Networks", Journal of Computer-Mediated Communication, Vol. 3, No.1(2000).
  13. Ghita, S., W. Nejdl, and R. Paiu, Semantically Rich Recommendations in Social Networks for Sharing and Exchanging Semantic Context, In Proceedings of the Ontologies in P2P Communities Workshop at ESWC(2005).
  14. Golbeck, J., B. Parsia, and J. Hendler, Trust Networks on the Semantic Web, In Proceedings of the 12th International Conference on WWW(2003).
  15. Grimnes, G. A., P. Edwards, and A. Preece, Learning Meta-descriptions of the FOAF network, In Proceedings of the 3rd International Semantic Web Conference(2004), 152-165.
  16. Kustanowitz, J. and B. Shneiderman, Motivating Annotation for Personal Digital Photo Libraries： Lowering Barriers while Raising Incentives. Technical Report, University of Maryland, USA(2005).
  17. Mika, P., Social Networks and the Semantic Web ：Semantic Web and Beyond, Springer(2007).
  18. Nascimento, M. A., J. Sander. and J. Pound, Analysis of SIGMOD's Co-Authorship Graph. SIGMOD Record, Vol.32, No.3(2003).
  19. Ounnas, A., H. C. Davis, and D. E. Millard, Semantic Modeling for Group Formation, In Proceedings of Workshop on Personalization in E-Learning Environments at Individual and Group Level at UM2007(2007).
  20. Shevade, B., H. Sundaram, and L. Xie, Modeling Personal and Social Network Context for Event Annotation in Images, In Proceedings of the Joint Conference on Digital Libraries(2007).
  21. SWRL, http://www.w3.org/Submission/SWRL/.
  22. Wasserman, S. and K. Faust, Social Network Analysis：Methods and Applications. Cambridge University Press, Cambridge(1994).
  23. Wennerberg, P. O., Ontology Based Knowledge Discovery in Social Networks, Final Report, JRC Joint Research Center(2005).