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스톰을 기반으로 한 실시간 SNS 데이터 분석 시스템 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회, 2015 May 26, 2015년, pp.435 - 436  

이현경 (숭실대학교 SW특성화대학원) ,  고기철 (숭실대학교 SW특성화대학원) ,  손영성 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) ,  김종배 (숭실대학교 SW특성화대학원)

초록
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광고 효과 분석과 극대화를 위해 기업들이 SNS를 활용하는 비중이 갈수록 높아지고 있다. 특히 광고 효과의 실질적인 효과 분석을 위해 SNS 이용자를 대상으로 한 하둡 기반의 키워드 추출 분석이 곽광을 받고 있다. 기존 하둡 기반 키워드 추출 분석은 저장된 데이터를 Map Reduce 방식으로 처리하는 것이 대부분이다. 이 때문에 정보가 실시간(Real Time)으로 전파되는 SNS의 특성을 온전히 반영하지 못 하는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 하둡 기반 키워드 자동 추출 모델의 한계점을 지적하고, 이를 개선하기 위해 실시간 데이터 분석이 가능한 스톰을 활용하는 모델을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to analyze and maximize efficiency of advertise, business put more importance on SNS. Especially, keyword extraction analyses based on Hadoop receive attention. The existing keyword extraction analyses have mostly MapReduce processes. Due to that, it causes problems data base would not upda...

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 Map Reduce 기법을 사용한 기존 하둡 기반 시스템의 한계를 지적하고, 실시간으로 데이터 분석 및 처리가 가능한 스톰 기법을 사용한 시스템 모델을 제시하고자 한다.
  • 본 논문에서는 마케팅을 위해 SNS 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 아파치 스톰 기반 키워드 추출 시스템을 제안하였다. 스톰 기법은 MapReduce 기법에 비해 실시간 데이터 분석 및 처리가 가능하다.
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