A blog is a personal website where its owner publishes his/her articles for others. A blog can have relationships with other blogs. In this paper, we define a network that is composed of blogs connected together with such relationships as a blog network. Blog networks can have two different propensities characterized by the articles published in the blogs: information-valued propensity and friendship-valued propensity. The degree of each propensity of a blog network plays an important role in deciding business policies for blog networks. In this paper, we address the problem of determining the degrees of two propensities of a given blog network. First, we determine the degree of the propensity of every relationship, a basic unit of a blog network, by using classification that is one of data mining functionalities. Then, by utilizing the result thus obtained, we compute the degrees of two propensities of the whole blog network. Also, we propose a method to solve the problem that the degree of propensities depends on the size of blog networks. To verify the superiority of the proposed approach, we perform extensive experiments using a huge volume of real-world blog data. The results show that our approach provides high accuracy of around 93% in determining the degrees of both propensities of relationships between arbitrary two blogs. We also verify the applicability of the proposed approach by showing that if determines the degrees of the information-valued and friendship-valued propensities correctly in real-world blog networks.
In a blog network, there are special users who induce other users to actively utilize blog services. In this paper, these users whose contents exhibit large influence over other bloggers are defined as 'Content Power Users' (CPUs). It is important to accurately determine who content power users are in a blog network in order to establish business policies that will stimulate usage of blog services. In this paper, we discuss a novel method of determining content power users. First, we propose a system of measuring the influence of content of each post owned by individual users. Then, by adjusting the measured values based on the time of exposure and adding them up, we calculate the power of influence for corresponding users. Finally, by applying the proposed method to actual blog networks and comparing the selected power users to those of a preexisting method, we analyze different methods of determining power users. The experimental results demonstrate that our method of determining power users reflects well dynamic changes in a blog network.
Analyzing information diffusion in a blog world is a very useful research issue, which can be used for predicting information diffusion, abnormally detection, marketing, and revitalizing the blog world. Existing studies on information diffusion in blog networks establish explicit relationship between blogs, and analyze only the word-of-mouth effect through such explicit relationships. However, we observed that more than 85% of all information diffusion in a blog world occurs through non-explicit relationships. In this paper, we propose a new model that considers both explicit and non-explicit relationships between blogs in order to explain all information diffusion phenomena in a blog world. We verify the superiority of our proposed models through extensive experiments of information diffusions at a real blog net-work.
Every day 60 million emails are sent out around the world. IT technology has given us so many ways of communicating. Technology such as twitter has the potential to give us more than just an opportunity to tell others what happened in our day. If we understand and appreciate what twitter is capable of, we can use it to instantly share our lives with others. In this paper, we introduce to the trend of web and social networks, mini blog and twitter services of digital new media age. Finally, we proposed a strategy of application for the social media and the direction of growth for twitter.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.730-737
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2018
With the increasing number of health consumers aiming for a happy quality of life, the O2O medical marketing market is activated by choosing reliable health care facilities and receiving high quality medical services based on the medical information distributed on web's blog. Because unstructured text data used on the Internet, mobile, and social networks directly or indirectly reflects authors' interests, preferences, and expectations in addition to their expertise, it is difficult to guarantee credibility of medical information. In this study, we propose a blog reading system that provides users with a higher quality medical information service by classifying medical information blogs (medical blog, ad blog) using bigdata and MLP processing. We collect and analyze many domestic medical information blogs on the Internet based on the proposed big data and machine learning technology, and develop a personalized health information recommendation system for each disease. It is expected that the user will be able to maintain his / her health condition by continuously checking his / her health problems and taking the most appropriate measures.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.1
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pp.33-44
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2014
Recently, blogs have attracted much attention as personal media. The power of blogs as a way to provide valuable resources on Internet is so tremendous because of the high speed of information dissemination and the huge influence of the circulated information on Internet users even when the information itself is not true. Especially, contents on blogs that attract a lot of public attention are sometimes reproduced or magnified in an inappropriate way. In this paper, a method to measure the trust level of contents posted on personal blogs is proposed to reduce the damage of wrong information circulated along with blog networks. Trust variables such as relationship data in SNS are used to measure the comparative trust level of blog contents. The structure of the prototype system is also designed to apply this framework to blogsphere.
Kim, Hyung-Jun;Lim, Seung-Hwan;Kim, Sang-Wook;Park, Sun-Ju
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.67-68
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2007
블로그 연결망 내에는 다른 사용자들이 블로그 서비스를 활발하게 이용하도록 유도하는 역할을 하고 있는 특별한 사용자들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 사용자들 가운데 컨텐츠의 영향력이 큰 사용자들을 컨텐츠 파워 유저라고 정의한다. 본 논문에서는 블로그 서비스 활성화를 위한 정책을 수립할 수 있도록 컨텐츠 파워 유저들을 파악하는 기법에 대하여 논의한다. 우선, 각 사용자가 소유하고 있는 각 게시글들의 컨텐츠 영향력을 계량화하는 방법을 제안하고, 이 값들의 합을 이용하여 해당 사용자의 컨텐츠 영향력을 계산하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.65-66
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2007
본 논문에서는 주어진 블로그 연결망의 정보 중시 성향과 친분 중시 성향의 정도를 판정하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 데이터 마이닝 기법의 하나인 분류(classification)를 이용하여 블로그 연결망의 기본 단위인 관계 성향의 정도를 판정하고, 그 결과를 이용하여 주어진 연결망의 전체 성향의 정도를 판정한다. 또한, 블로그 연결망의 규모에 따라 성향의 정도가 좌우되는 문제를 해결하기 위한 기법을 제안한다. 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.52
no.3
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pp.89-102
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2024
This study aims to examine the characteristics of the user experience of New Town neighborhood parks and explore issues that diversify the experience of the parks. In order to quantitatively analyze a large amount of park visitors' experiences, text-based Naver blog reviews were collected and analyzed. Among the Phase 1 and 2 New Towns, the parks with the highest user experience postings were selected for each city as the target of analysis. Blog text data was collected from May 20, 2003, to May 31, 2022, and analysis was conducted targeting Ilsan Lake Park, Bundang Yuldong Park, Gwanggyo Lake Park, and Dongtan Lake Park. The findings revealed that all four parks were used for everyday relaxation and recreation. Second, the analysis underscores park's diverse user groups. Third, the programs for parks nearby were also related to park usage. Fourth, the words within the top 20 rankings represented distinctive park elements or content/programs specific to each park. Lastly, the results of the network analysis delineated four overarching types of park users and the networks of four park user types appeared differently depending on the park. This study provides two implications. First, in addition to the naturalistic characteristics, the differentiation of each park's unique facilities and programs greatly improves public awareness and enriches the individual park experience. Second, if analysis of the context surrounding the park based on spatial information is performed in addition to text analysis, the accuracy of interpretation of text data analysis results could be improved. The results of this study can be used in the planning and designing of parks and greenspaces in the Phase 3 New Towns currently in progress.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2010.06a
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pp.309-318
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2010
Nowadays, more and more organizations are implementing the USE' of emerging enterprise 2.0 applications consciously or unconsciously such as Blogs, Wikis, Social Networks, etc. However, as the end users, employee's attitude toward adoption of enterprise 2.0 applications still lacks theoretical support. On the other hand, many organizations which have implemented enterprise2.0 applications are confused about how to promote employees' use of enterprise 2.0 applications. The purpose of this study aims to provide a conceptual examination the determinants that affect employee's adoption of these enterprise2.0 applications using the revised UTAUT model. To test the model, structural equation modeling will be employed to analyze data collected from two organizations in which experimental tests of enterprise social network platforms are conducted. The findings of this research will show effective and reasonable ways of promoting employees' participations in an enterprise 2.0 environment so as to maximize the benefits generated from implementing enterprise 2.0 applications. This research will also provide a theoretical foundation for academics and practical implications for development of enterprise 2.0 applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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