Abstract
As information technologies are rapidly developed recently, social networking services through a variety of mobile devices and smart screen is becoming popular. SNS is a social networking based services which is online forms from existed offline. SNS can also be used differently which is confused with the online community. A modelling algorithm is a variety of techniques, which are assocoation, clustering, neural networks, and decision trees, etc. By utilizing this technique, it is necessary to study to effectively using the large number of materials. In this paper, we evaluate in particular the performance of the algorithm based on the results of the clustering using Facebook Insights data for the EM algorithm to be evaluated as a good performance in clustering. Through this analysis it was based on the results of the application of the experimental data of the change and the South Australian state library according to the performance of the EM algorithm.
최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.
