SMALL 논문분석2 Dynamic Analysis of User-Role andTopic-Influence for Topic Propagationin Social Networks [abstract]소셜 네트워크에서 토픽(이슈)의 확산을 예측하는 것은 루머 대응, 여론 분석, 마케팅 전략 수립 등에 중요한 문제이다.본 연구에서는 사용자 역할(user-role)과 토픽 영향력(topic-influence)의 시간적 변화(dynamics)를 고려한 토픽 확산 예측 모델 TPP-DA를 제안한다. 본 모델은 사용자와 토픽의 변화 속성을 반영하여 예측 정확도를 향상시키며, 기존 모델(TPP) 대비 평균 오차율을 약 33% 줄이는 성과를 보였다.[introduction]소셜 미디어는 오늘날 뉴스, 이슈, 루머 등이 퍼지는 가장 빠른 채널이다. 하지만 이 확산 과정은 매우 복잡하며 다음과 같은 특징이 있다:사용자의 관심은 시시각각 변함토픽의 인기(heat)도 지속적으로 변함소셜 관계는 확산에 .. 2025. 4. 22. Traffic accident detection and condition analysis based on social networking data Traffic accident detection and condition analysis based on social networking data Ali, Farman, et al. Accident Analysis & Prevention 151 (2021): 105973. [Introduction] 교통사고는 실시간으로 감지 및 분석이 이뤄져야 한다. 그 이유는 여행자와 교통 흐름에 많은 영향을 끼치기 때문이며 교통사고로 인한 부상자와 국가 비용또한 매년 급증하고 있기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 온톨로지기반의 LDA와 양방향 LSTM을 사용하여 효율적으로 분석하는 스마트 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 교통 관련 정보를 식별하기 위해서 문장에 자동으로 레이블을 지정한다. 또한 온톨로지 기반의 이벤.. 2022. 12. 29. 이전 1 다음
