신경망을 이용한 SNS상에서의 정보확산 예측모형: Digg 사례를 중심으로
Information Diffusion Prediction Model using Artificial Neural Network in SNS: Focused on the case of Digg
0
조회
0
다운로드
4
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(social network service, SNS) 상에서 시간 흐름에 따른누적 정보확산량을 예측하기 위한 인공신경망 기반의 모형을 제안한다. 제안 모형은 누적 정보 확산량을 나타내는 출력 변수의 개수가 한 개이고 마지막 두 입력 변수의 값이 유사하면, 출력 변수의 값을 마지막 입력 변수의 값으로 예측하는 규칙 기반의 예측을 수행하며, 그렇지 않은 경우에는 신경망을 이용하여 시간에 따른 누적 정보 확산량을 예측한다. 제안 모형을 대표적인 소셜 북마킹 사이트인디그(Digg) 데이터에 적용한
Abstract
In this paper, we suggest a model based on artificial neural network (ANN) to predict theamount of accumulated information diffusion according to time-flow on social network service(SNS). If the number of output variables is only one and the values of the last two input variablesare similar to each other, then the suggested model predicts the value of output variable as thevalue of last input variable. Otherwise, it predicts the value(s) of output variable(s) by means ofANN. The suggested model is applied to real data in Digg, which is a social bookmarking site, and,as a result, the suggested model in this research outperforms, in terms of prediction accuracy,ARIMA model which is a typical time-series analysis model.
참고문헌 (13)
- 배정환, "텍스트 마이닝을 이용한2012년 한국대선 관련 트위터 분석", 지능정보연구, 19(3), pp.141~156 (2013), 한국지능정보시스템학회[DOI]
- Chatterjee, S., "Reliability estimation using a genetic algorithmbased artificial neural network: An application to a load-haul-dump machine", Expert Systems with Applications, 39(12), pp.10943~10951 (2012)
- Cortez, P., "Multi?scale Internet traffic forecasting using neural networks and time series methods", Expert Systems, 29(2), pp.143~155 (2012)
- Dutta, S, "What’s Your Personal Social Media Strategy?", Harvard Business Review, 88(11), pp.127~130 (2010)
- Gomez Rodriguez, M., "Inferring networks of diffusion and influence", Proceedings of the 16th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp.1019~1028 (2010)
- Hogg, T., "Social dynamics of Digg", EPJ Data Science, 1(1), pp.1~26 (2012)
- Hong, L., "Predicting popular messages in twitter", Proceedings of the 20th international conference companion on World wide web, pp.57~58 (2011)
- Kim, T., "Box office forecasting using machine learning algorithms based on SNS data", International Journal of Forecasting, 31(2), pp.364~390 (2015)
- Madsen, H., "Time series analysis" (2007), CRC Press
- Williams, D. R. G. H. R., "Learning representations by back-propagating errors", Nature, 323, pp.533~536 (1986)
- Xiong, F., "An information diffusion model based on retweeting mechanism for online social media", Physics Letters A, 376(30), pp.2103~2108 (2012)
- Yang, J., "Predicting the Speed, Scale, and Range of Information Diffusion in Twitter", ICWSM, 10, pp.355~358 (2010)
- Zhang, G., "Forecasting with artificial neural networks : : The state of the art", International journal of forecasting, 14(1), pp.35~62 (1998)