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      소셜 네트워크에서 관계 랭킹 모델

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      https://www.riss.kr/link?id=A99740982

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      국문 초록 (Abstract)

      실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네...

      실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네트워크를 구축하고, 구축된 소셜 네트워크에서 잠재적 관계를 도출하거나 찾는 등의 유용한 활용 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 소셜 네트워크에서 잠재되어 있는 관계를 인식하여 유용한 관계를 찾기 위한 방안으로서 소셜 네트워크에서 구성원간 관계를 검색하기 위한 랭킹 방법을 제안한다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개체간 의미적 관계를 유추하여 확장하고 이를 바탕으로 다양한 랭킹 기준을 융통성 있게 조합하여 검색하고자 하는 관계를 효율적으로 찾기 위한 랭킹 모델을 제시하였다. 또한 제안한 연구 방법이 유의미한 것을 보이기 위하여 기업과 대학 간 사회적 네트워크에서 임의의 관계를 검색하고 강도를 측정하는 데 연구 모델을 적용하여 보았다. 본 연구에서 제안하는 시맨틱 웹기반 소셜 네트워크에서 임의의 관계를 검색하여 랭킹하는 방법은 빅데이터 시대에 유용한 관계 정보를 편리하게 검색할 수 있는 효과적인 방법으로 활용이 기대된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Much Interest has focused on social network services such as Facebook and Twitter. Previous research conducted on social network often emphasized the architecture of the social network that is the existence of path between any objects on network and t...

      Much Interest has focused on social network services such as Facebook and Twitter. Previous research conducted on social network often emphasized the architecture of the social network that is the existence of path between any objects on network and the centrality of the object in the network. However, studies on the semantic association in the network are rare. Studies on searching semantic associations between entities are necessary for future business enhancements.
      In this research, the ontology based social network analysis is performed. A new method to search and rank relation sequences that consist of several relations between entities is proposed. In addition, several heuristics to measure the strength of the relation sequences are proposed.
      To evaluate the proposed method, an experiment was performed. A group of social relationships among the university and organizations are constructed. Some social connections are searched using the proposed ranking method. The proposed method is expected to be used to search the association among entities in ontology based knowledge base.

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      목차 (Table of Contents)

      • 초록
      • ABSTRACT
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 소셜 관계 경로 랭킹 모델
      • 초록
      • ABSTRACT
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 소셜 관계 경로 랭킹 모델
      • 4. 실험 및 분석
      • 5. 결론
      • References
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      참고문헌 (Reference)

      1 오선주, "의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델" 한국전자거래학회 14 (14): 95-116, 2009

      2 Anyanwu, K, "The  operator : Discovering and Ranking associations on the semantic web" SIGMOD 2002

      3 Mark, S. G., "The Strength of Weak Ties" 78 (78): 1360-1380, 1973

      4 Wasserman, S., "Social Network Analysis" Cambridge 1994

      5 Aleman-Meza, B, "Semantic analytics on social networks : Experiences in addressing the problem of conflict of interest detection" 2006

      6 Miki, T., "Semantic Web link analysis to discover social relationships in academic communities" 2005

      7 Anyanwu, K., "SemRank : Ranking Complex relationship search results on the Semantic Web" 2005

      8 Barnaghi, P. M., "Relation robustness evaluation for the semantic associations" 5 (5): 265-272, 2007

      9 Aleman-Meza, B, "Ranking complex relationships on the semantic web" 2005

      10 Zhuge, H., "Ranking Semanticlinked Network" 2003

      1 오선주, "의미적 유사성에 기반한 온톨로지 선택 랭킹 모델" 한국전자거래학회 14 (14): 95-116, 2009

      2 Anyanwu, K, "The  operator : Discovering and Ranking associations on the semantic web" SIGMOD 2002

      3 Mark, S. G., "The Strength of Weak Ties" 78 (78): 1360-1380, 1973

      4 Wasserman, S., "Social Network Analysis" Cambridge 1994

      5 Aleman-Meza, B, "Semantic analytics on social networks : Experiences in addressing the problem of conflict of interest detection" 2006

      6 Miki, T., "Semantic Web link analysis to discover social relationships in academic communities" 2005

      7 Anyanwu, K., "SemRank : Ranking Complex relationship search results on the Semantic Web" 2005

      8 Barnaghi, P. M., "Relation robustness evaluation for the semantic associations" 5 (5): 265-272, 2007

      9 Aleman-Meza, B, "Ranking complex relationships on the semantic web" 2005

      10 Zhuge, H., "Ranking Semanticlinked Network" 2003

      11 Anyanwu, K., "Queries : Enabling querying for semantic associations on the Semantic Web" 690-699, 2003

      12 Sicilia, M., "Ontology, Conceptualization, and Epistemology for Information Systems, Software Engineering and Service Science" 2010

      13 Turney, P. D., "Measuring Semantic Similarity by Latent Relational Analysis" 1136-1141, 2005

      14 Faloutsos, C., "Fast Discovery of Connection Subgraphs" 2004

      15 Zhang, J., "Discovering associations among semantic links" 204-, 2009

      16 Thushar, A. K., "An approach for discovering the relevant semantic associations in a social network" 214-220, 2008

      17 Travers, T., "An Experimental Study of the Small World Problem" 32 (32): 425-, 1969

      18 Lee, W., "A framework for discovering meaningful associations in the annotated life sciences web" University of Maryland 2008

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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-05-25 학술지등록 한글명 : 한국전자거래학회지
      외국어명 : The Journal of Society for e-Business Studies
      KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
      2001-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1 1 0.92
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.88 0.91 1.281 0.3
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