소셜 정보 추천 기법을 위한 빅 데이터 모델

Abstract

Recently, as Social Network Service based on the Internet develops, the exchange of information and opinion among people has sharply increased. However, it is still difficult for customers to use proper information, often resulting in physical or psychological disadvantages among them, as the reliability or quality of the information provided has to be decided by the user. In this paper, a data model for big data is provided along with a recommendation system differing from the current research, by studying how to make more reliable recommendation. Analysis was performed on various factors in SNS that might influence the reliability, so that the users could be recommended based on their personalized and various factors. Also, in implementing the recommendation method, an implementation approach was provided to solve the performance of the system, by introducing a recommendation method in the environment of cloud computing using Map-Reduce.;최근 유무선 인터넷 인프라의 보급과 스마트폰의 등장으로 인터넷 사용이 급속히 늘어나면서 많은 사람들이 커뮤니티, 블로그, 트위터, 등 기타 다양한 소셜 미디어를 통하여 자신의 견해나 의견을 표현하고 있다. 인터넷을 기반으로 한 SNS(Social Network Service)가 발전함에 따라 이러한 사용자들 간의 의견 및 정보 교환은 더욱 활발해지고 있고 이런 정보들을 정보추천 시스템에 이용하면 개개인의 취향과 성향 맞는 추천을 할 수 있으며 사용자들이 제공하는 정보의 신뢰도나 품질 개선에도 큰 기여를 할 수 있다. 또한 이런 소셜 데이터를 저장하고 처리하려면 이에 맞는 데이터 모델과 처리 방식이 필요하다. 본 논문에서는 빅 데이터에 대한 데이터 모델을 기반으로 하여 소셜 네트워크에서의 다양한 요소들을 고려한 정보추천 기법과 이를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 처리하는 기법을 제안하여 인터넷 및 SNS 상에서 사용자들이 제공하는 각종 평가 의견들을 사용자의 특성과 연관시켜 보다 정확하게 최적화하여 신뢰도가 높은 정보추천을 효율적으로 제공하였다.