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스마트 SNS 맵: 위치 정보를 기반으로 한 스마트 소셜 네트워크 서비스 데이터 맵핑 및 시각화 시스템
Smart SNS Map: Location-based Social Network Service Data Mapping and Visualization System 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.19 no.2, 2016년, pp.428 - 435  

윤장호 (Dept. of Computer Science and Engineering., Sangmyung University) ,  이승훈 (Dept. of Computer Science and Engineering., Sangmyung University) ,  김현철 (Dept. of Computer Science and Engineering., Sangmyung University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which ...

주제어

#Sentiment Analysis   #Word Cloud   #Data   #Twitter   #Instagram   #Online Social Networks   #GPS   #Mapping  

참고문헌 (18)

  1. S.H. Lee, D.Y. Oh, and M.H. Kang. “SNS Map : Location-based SNS Data Mapping System,” The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 2015, No. 6, pp. 1119-1121, 2015. 

  2. Tweetping Real Time Data Mapping, http://tweetping.net/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  3. The One Million Tweet Map, http://onemilliontweetmap.com/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  4. WorldMap TweetMap ALPHA, http://worldmap.harvard.edu/tweetmap/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  5. A World of Tweets, http://aworldoftweets.frogdesign.com/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  6. PLANETLAB, https://www.planet-lab.org/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  7. Word_Cloud, https://github.com/amueller/word_cloud (accessed Jan., 4, 2016). 

  8. D. Cong, Y. Chen, and X. Fu, "Crowd Crawling: Towards Collaborative Data Collection for Large-scale Online Social Networks," Proceedings of the First ACM Conference on Online Social Networks, pp. 183-188, 2013. 

  9. S. Baccianella, A. Esuli, and F. Sebastiani, "SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining," Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 2200-2204 , 2010 

  10. T. Sakaki, M. Okazaki, and Y. Matsuo "Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors," Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web, pp. 851-860, 2010. 

  11. Leaflet, http://leafletjs.com (accessed Jan., 4, 2016). 

  12. Twitter Developer, https://dev.twitter.com/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  13. MongoDB, http://www.mongodb.com (accessed Jan., 4, 2016). 

  14. Instagram Developers, https://www.instagram.com/developer/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  15. Instafeed.js, http://instafeedjs.com (accessed Jan., 4, 2016). 

  16. Safe Software, http://www.safe.com/ (accessed Jan., 4, 2016). 

  17. Node.js, https://nodejs.org/en (accessed Jan., 4, 2016). 

  18. S.J. Kim and B.Y. Hwang. “Propensity Analysis of Political Attitude of Twitter Users by Extracting Sentiment from Timeline,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, No. 1 pp. 43-51, 2014. 

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