시맨틱 소셜 네트워크에서 빅데이터 기반의 그래프 기반 분류를 이용한 추천

국문 초록 (Abstract)

소셜 네트워크 서비스는 가장 성공적인 웹 기반 비즈니스의 하나로서, 사람들의 다양한 관심사를 대상으로 수많은 서비스가 제공되고 있으며, 많은 기업들이 소셜 네트워크 서비스를 자사의 마케팅 채널로 활용하고 있다. 소셜 네트워크 서비스에서 추천은 새로운 고객들을 끌어들이고 유지하기 위한 수단으로 사용 가능하며, 기존의 전통적인 협업필터링 방식에 비해 고객들 간의 관계를 활용함으로써 보다 향상된 추천 결과를 가져올 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 따라서 소셜 네트워크 서비스에서 다양한 고객 관계를 사용하는 추천에 대한 연구들이 활성화되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스에서 소셜 시맨틱 네트워크를 이용하는 그래프 기반의 추천을 제공하는 프레임워크를 제안하였다. 이는 다양한 대상을 시맨틱 네트워크로 표현하고 복잡한 관계를 반영한 추천을 할 수 있는 프레임워크로 기대된다. 또한 시맨틱 기술을 이용한 의사결정나무 방식의 네트워크 마이닝 방법을 제안하였다. 이는 동일한 제품을 구매한 고객들을 대상으로 하여 그래프 상의 규칙들을 찾아내기 위한 방법으로, 기존의 방법으로는 찾아낼 수 없는 관계 기반의 패턴을 찾아낸다는 장점이 있다. 기존의 협업 필터링 방식의 추천은 대상고객이 많아질수록 급격히 추천의 효율이 떨어지는데 반해, 본 연구에서 제안하는 방법론은 규칙기반추론을 이용하므로 속도가 개선될 뿐만 아니라 상품군 별로 미리 추천규칙을 생성해 놓을 수 있으므로 실제 적용시간은 더욱 줄어들 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As Social Network Services became one of the most successful Web based businesses, recommendation using the social network also became actively utilized to attract and retain customers. One of the current research trends of recommendation is the use of various relationships amongst customers in order to increase the possibility of enhanced recommendation. This paper suggests a semantic social network that represents the various relationships between customers and products through a semantic graph, and a method that generates recommendation rules through semantic social network mining over the semantic graph.