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[국내논문] 오피니언 마이닝과 머신러닝을 이용한 페이스북 인기 게시물 예측 시스템
Prediction System of Facebook's popular post using Opinion Mining and Machine Learning 원문보기

한국방송공학회 2017년도 추계학술대회, 2017 Nov. 03, 2017년, pp.70 - 73  

안현우 (호서대학교, 컴퓨터소프트웨어과) ,  문남미 (호서대학교, 컴퓨터소프트웨어과)

초록
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페이스북 SNS 플랫폼에서 제공하는 데이터 수집 프로토콜을 이용해 콘텐츠들의 인기 점수와 사용자 의견들을 수집하고 수집된 정보를 가공하여 기계학습을 진행한다. 오피니언 데이터를 학습함으로 인해 인간의 관점을 모방하게 되며 결과적으로 콘텐츠의 질을 판단하는 요소로써 작용하도록 한다. 데이터의 수집은 페이스북 측에서 제공하는 Graph API 와 Python 을 이용하여 진행한다. Graph API 는 HTTP GET 방식의 프로토콜을 이용하여 요청 하고 JSON 형식으로 결과를 반환한다. 학습은 Multiple Linear Regression 과 Gradient Descent Algorithm(GDA)을 사용하여 진행한다. 이후 학습이 진행된 프로그램에 사용자 의견 데이터를 건네주면 최종인기 점수를 예측하는 시스템을 설명한다.

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

대상 데이터

  • 실험에 필요한 데이터는 6 개의 서로 다른 페이스북 페이지에서 수집되었고 최종 관심 수라 할 수 있을 만큼의 시간을 3 개월이라 판단했으며 그 전까지의 데이터만을 다루었다. 1023 개의 레코드로 이루어져 있으며 평균 관심 수는 6971.
  • 학습은 Python 과 Tensorflow[5] 라는 인공지능 라이브러리를 이용해 진행한다. 또 csv 로 저장된 학습데이터를 읽어와야 하기에 csv 라이브러리와 파싱에 필요한 re 라이브러리가 필요하다.

이론/모형

  • 이러한 특징을 모두 만족하는 항목으로 콘텐츠 게시 시간 이후 특정 시간 동안의 댓글 등록 수를 선택했다. 지정된 항목은 예측에 필요한 특정 시간 길이의 배열로 저장되고,학습은 Multiple Linear Regression[2]과 Gradient Descent Algorithm(GDA)[3]을 사용하여 진행된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
학습이란 무엇인가? 학습은 표본이 갖는 특징을 토대로 목적 값을 유추하기 위한 변수를 구해가는 과정이다. 여기서 목적하는 값은 관심수이며 표본의 특징으로 사용되기 위한 아래와 같은 제약사항을 두어 탐색했다.
데이터의 수집에 어떤 것을 이용하여 진행하였는가? 오피니언 데이터를 학습함으로 인해 인간의 관점을 모방하게 되며 결과적으로 콘텐츠의 질을 판단하는 요소로써 작용하도록 한다. 데이터의 수집은 페이스북 측에서 제공하는 Graph API 와 Python 을 이용하여 진행한다. Graph API 는 HTTP GET 방식의 프로토콜을 이용하여 요청 하고 JSON 형식으로 결과를 반환한다.
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