분산환경에서의 대용량 트위터 분석 = Distributed Twitter Opinion Mining System Using MongoDB Aggregation Framework

국문 초록 (Abstract)

최근 소셜미디어 마케팅에 대한 기업들의 관심이 높아지면서, 소셜미디어에 나타난 여론과 의견을 분석해 유용한 정보로 재가공하는 오피니언 마이닝 기술에 대한 필요가 증가하고 있다. 비즈니스적으로 중요하지 않은 개개의 메시지들을 대량으로 축적하여 비즈니스적으로 중요한 새로운 정보를 얻고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다양한 정보가 빠른 속도로 생성되며 끊임없이 쌓여가는 소셜 빅데이터를 제한된 시간 내에 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 이러한 빅데이터의 비용 효율적인 처리를 위해서는 수평적 성능 확장이 가능한 분산 환경에서 데이터를 분석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 몽고 DB 의 집계 프레임워크를 활용하여 분산 환경에서 소셜 빅데이터를 저장하고 분석하는 오피니언 마이닝 시스템을 제안하고, 트위터 데이터를 사용한 실험을 통하여 제안하는 시스템의 성능확장성을 검증한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As social media services like Twitter and Facebook are becoming ever increasingly popular, social media marketing has become a core component of businesses. Consequently, social opinion mining on social media services has gained much interests and attention over the years. Extracting business critical information from massively collected less important online messages is not trivial. To extract business critical information from continuously and rapidly accumulating social data, one must be able to process such data in a limited time with limited resources. In this paper, a distributed opinion mining system using MongoDB aggregation framework is proposed. A distributed system is well suited for big data processing for its scalability. We show that the performance of the proposed system scales well with the size of the cluster using Twitter data.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. 제안방법
• 4. 실험결과
• 4. 결론
• 참고문헌