소셜 네트워크 데이터 분석과 협업 필터링 알고리즘을 통한 영화 추천 시스템 = Movie Recommendation System Using SNS Data and Collaborative Filtering Algorithm

국문 초록 (Abstract)

소셜 미디어의 발달로 많은 사람들이 미디어 활동에 참여하고 정보를 공유하는 환경이 발달하고 있다. 이에 따라 발생하는 정보를 분석하고 의미를 파악하는 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어 중 하나인 트위터에서 특정 주제에 대한 트위터 데이터를 수집하고 수집된 내용에 대한 분석을 위해 감정 분석과 영향력 측정을 하게 된다. 그 값을 통해 신뢰도 높은 데이터를 확보하게 되고, 추천 시스템에 적용한다. 또한, 감정 분석을 통해 각 트위터 데이터에 극성 레이블을 부여하여 트위터 데이터에 대한 의견을 결정하여 최종적으로 평가에 활용하게 된다. 최종적으로 영화를 추천하는 시스템은 협업 필터링으로 구성이 되며, 기존의 추천 시스템과 비교하여 성능 향상을 보이는지 비교한다.

목차 (Table of Contents)

• 1.서론 1
• 1. 문제 제기 1
• 2. 연구 목적 및 방법 3
• 3. 논문의 구성 4
• 2.배경 지식 및 관련 연구 5
• 1. 소셜 네트워크 서비스 5
• 2. 트위터 6
• 3. 데이터 감정 분석 8
• 4. 데이터 영향력 분석 9
• 5. 협업 필터링 알고리즘 9
• 6. 관련 연구 11
• 3.제안 시스템의 구성 및 세부 구조 16
• 1. 정보 수집 16
• 2. 트위터 데이터 전처리 과정 17
• 3. 데이터 감정 분석 18
• 4. 데이터 영향력 측정 19
• 4.실험 20
• 1. 데이터 수집 20
• 2. 추천 시스템에 적용하기 위한 공식 21
• 3. 비교 알고리즘 21
• 5.실험 결과 23
• 6.결론 및 향후 연구 방향 24
• 참고문헌 26
• 영문 초록 32