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문제 정의
- 본 기고문에서는 소셜 네트워크의 정보 확산 패턴 및 구조 분석 문제의 접근법들에 대해 설명하고 각 분야에서의 국내외 연구 동향을 점검할 것이다.
- 최근 연구 결과들을 살펴 볼 때, 소셜 네트워크 관련 분야는 컴퓨터 과학 분야 중에서도 가장 활발하게 연구되는 분야 중 하나이며 국외뿐만 아니라 국내에서도 많은 연구진들이 연구에 기여하고자 하고 있다. 여기에서는 위에서 제시한 3가지 주요 연구 주제에 해당하는 기존 연구 결과를 살펴보고, 향후 해결해야 하는 과제들이 무엇인가에 대해 이야기하고자 한다.
- 지금까지 소셜 네트워크의 정보 확산 패턴 및 구조 분석 연구에 대한 접근법 및 연구동향을 살펴보았다. 이처럼 소셜 네트워크에 있어서 정보 확산 현상 및 소셜 네트워크의 구조를 규명하고자 많은 연구가 이루어지고 있으며, 네트워크에 대한 모델링적 측면에서의 수학적 분석 기술에 실세계의 빅 데이터 연산 및 처리 측면에서의 머신러닝 기반의 분석 기술을 함께 적용하는 것이 향후 주요한 연구 주제로 떠오를 것으로 기대된다.
가설 설정
- 기존의 동적 변화 예측 방식은 각 노드 사이에 유사도(similarity)를 부여한 다음 그 값이 높은 순으로 연결이 있을 가능성이 높다고 가정한다. 여기서 유사도를 부여하는 방식은 크게 두 가지 방법이 있다.
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