• Title/Summary/Keyword: 사용자 클러스터링

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Performance Analysis of User Clustering Algorithms against User Density and Maximum Number of Relays for D2D Advertisement Dissemination (최대 전송횟수 제한 및 사용자 밀집도 변화에 따른 사용자 클러스터링 알고리즘 별 D2D 광고 확산 성능 분석)

  • Han, Seho;Kim, Junseon;Lee, Howon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.20 no.4
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    • pp.721-727
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    • 2016
  • In this paper, in order to resolve the problem of reduction for D2D (device to device) advertisement dissemination efficiency of conventional dissemination algorithms, we here propose several clustering algorithms (modified single linkage algorithm (MSL), K-means algorithm, and expectation maximization algorithm with Gaussian mixture model (EM)) based advertisement dissemination algorithms to improve advertisement dissemination efficiency in D2D communication networks. Target areas are clustered in several target groups by the proposed clustering algorithms. Then, D2D advertisements are consecutively distributed by using a routing algorithm based on the geographical distribution of the target areas and a relay selection algorithm based on the distance between D2D sender and D2D receiver. Via intensive MATLAB simulations, we analyze the performance excellency of the proposed algorithms with respect to maximum number of relay transmissions and D2D user density ratio in a target area and a non-target area.

Counseling Case Retrieval System Using Hierarchical Clustering and Sentence Relevance Feedback (계층적 클러스터링과 문장 적합성 피드백을 이용한 상담사례 검색 시스템)

  • 김승일;곽희규;김수형
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.172-174
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    • 1999
  • 본 논문에서는 카운셀링을 원하는 사용자가 카운셀러와 전자메일을 통해 상담을 원할 때 사용자의 상담 내용에 근거하여 유사한 사례를 검색해 주는 시스템을 제안한다. 제안방법은 문서의 계층적 클러스터링과 용어 적합성 피드백을 상담 사례 검색 시스템에 적용시켜, 상담사례에 나타나는 단어의 출현 빈도와 유사도를 통해 트리 구조를 형성하고, 이 트리 구조를 통한 하향 탐색을 수행한다. 하향 탐색을 하는 도중 노드의 매칭함수의 값이 서로 유사하여 노드 선택이 어려울 경우, 사용자에게 질의를 통해 용어를 제시하고, 사용자의 피드백을 통해 입력된 사연 내용의 가중치를 개선하여 내용에 가장 부합되는 문서를 탐색한다.

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A study on finding influential twitter users by clustering and ranking techniques (클러스터링 및 랭킹 기법을 활용한 트위터 인플루엔셜 추출 연구)

  • Choi, Jun-Il;Chang, Joong-Hyuk
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.20 no.1
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    • pp.19-26
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    • 2015
  • Recently, a lot of users are using social network services as the spread of SNS and generalization of smart-phone. In this study, we apply clustering and ranking method for finding twitter influential users. First, we propose five ranking elements. The five elements include the number of follow, the number of retweet, IRP, IFP and influ-score. These elements are used by centroid point of clustering methods. This study can help to find novel approaches for finding twitter influential users.

Clustering and Association Rule Mining of Transactions using Large Items (주요 항목 집합을 이용한 문서 클러스터링 및 연관 탐사 기법)

  • 서성보;김선철;이준욱;류근호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.169-171
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    • 2000
  • 현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.

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Automatic Naming of Document Clusters by Using their Hierarchical Structure (계층구조를 이용한 문서 클러스터 제목의 자동생성)

  • Kim, Tae-Hyun;Myaeng, Sung-Hyon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2001.10d
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    • pp.163-170
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    • 2001
  • 웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.

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Analysis of COVID-19 Context-awareness based on Clustering Algorithm (클러스터링 알고리즘기반의 COVID-19 상황인식 분석)

  • Lee, Kangwhan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.26 no.5
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    • pp.755-762
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    • 2022
  • This paper propose a clustered algorithm that possible more efficient COVID-19 disease learning prediction within clustering using context-aware attribute information. In typically, clustering of COVID-19 diseases provides to classify interrelationships within disease cluster information in the clustering process. The clustering data will be as a degrade factor if new or newly processing information during treated as contaminated factors in comparative interrelationships information. In this paper, we have shown the solving the problems and developed a clustering algorithm that can extracting disease correlation information in using K-means algorithm. According to their attributes from disease clusters using accumulated information and interrelationships clustering, the proposed algorithm analyzes the disease correlation clustering possible and centering points. The proposed algorithm showed improved adaptability to prediction accuracy of the classification management system in terms of learning as a group of multiple disease attribute information of COVID-19 through the applied simulation results.

Improved Collaborative Information Filtering with User Clustering (사용자 클러스터링을 통한 개선된 협력적 정보여과)

  • 김학균;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.75-77
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    • 1999
  • 정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

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A Visual Cohesion Improvement Model and Metrics of Business Events in a Uesr Interface (사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도 향상 모델과 측정 방법)

  • 김진영;김정옥;유철중;장옥배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.451-453
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    • 2004
  • 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도 향상을 위하여 의미적으로 서로 관련성을 갖도록 4단계로 클러스터링함으로써 비즈니스 업무의 이해도를 향상시키고. 사용성이 향상되도록 설계하는 방법을 제안한다. 이것은 클러스터링 단계별로 가시적 응집도를 향상시킬 수 있었다. 또한 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 기능적, 통신적, 순차적 응집도를 높여준다.

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Protein Secondary Structure System Design Using Clustering Protein Database and Data Distribution Scheme (클러스터링 단백질 데이터베이스와 데이터 분산 기법을 적용한 단백질 이차구조예측 시스템 설계)

  • 이수진;김재훈;정진원;이원태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.82-84
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    • 2003
  • 생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.

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Development of a Subsurface Exploration Analysis System Using Clustering Technique on Bore-hole Information (시추공 정보의 클러스터링 기법을 이용한 지반 분석 시스템의 개발)

  • 이규병;김유성
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.93-95
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    • 2000
  • 본 논문은 지반조사 정보 시스템이 관리하고 있는 시추공의 지층 구성 정보를 바탕으로 시추공을 클러스터링하여 지반의 구성을 분석하는 시스템의 설계 및 구현을 소개한다. 지반조사 정보시스템은 지반 시추공의 현장조사 및 실내시험을 통해 얻는 시추공 정보를 체계적으로 관리하여 정보의 재활용을 돕기 위한 데이터베이스 시스템이다. 본 논문에서 제안된 지반 분석 시스템은 지반조사 데이터베이스의 시추공 정보를 이용하여 지반이 가지고 있는 특성 정보를 추출하여 유사한 특성을 갖는 시추공의 집합으로 클러스터링하여 사용자에게 지반 구성 정보를 제공하는 시스템이다. 본 시스템에서 사용된 클러스터링 기법은 지반조사 데이터가 갖는 지반의 구성 요소 및 각 지층의 구성비를 통해 유사한 특성을 지니는 지반들을 그룹화하고, 그룹된 지반들의 특성을 찾는다. 그룹된 지반들의 분석을 통해 찾아진 유사한 특성은 지도상에 가시화함으로서 사용자에게 해당 지형에 대한 지반 특성을 제공한다.

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