빅데이터 기반 의사결정 지원을 위한 이슈이벤트 검색시스템: 소셜위즈덤 (An Issue Event Search System based on Big Data for Decision Supporting: SocialWisdom)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 40권 / 7호 / 381 ~ 394페이지
· 저자명 : 허정, 류법모, 최윤재, 김현기, 옥철영

초록

본 논문은 빅데이터 기반 의사결정 지원 시스템인 '소셜위즈덤'에 포함된 이벤트 추출 및 이슈 이벤트 검색에 대해서 소개한다. 의사결정 지원 시스템은 경제적, 사회적 중요사항을 결정할 수 있도록 관련 정보와 인사이트(insight)를 제공하는 정보시스템을 이른다. 기존 시스템은 단지 특정 키워드 빈도나 공기하는 키워드들의 관계만을 제공하였다. 그러나 소셜위즈덤은 이벤트로 정의되는 주체(subject), 이벤트 속성(event property), 객체(object)의 트리플 집합인 템플릿을 추출하여 이를 기반으로 이벤트 정보를 제공한다. 본 논문에서는 이벤트 추출 성능 개선과 이슈 이벤트 순위화 모델에 대해서 소개한다. 이벤트 추출 성능 개선을 위해 온톨로지와 이벤트 통합 기술에 기반한 필터링 방법에 대해서 소개하고, 변동계수를 이용한 이슈 이벤트 순위화 모델을 소개한다. 또한, 변동계수가 이슈 이벤트 순위화 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

영어초록

In this paper, we introduce the issue event search system in ‘SocialWisdom’, a decision support system based on big data. A decision support system is a computer-based information system that gives information and insight to help make decisions on financial and social issues. Existing systems have given simply keyword frequency or keyword co-occurrence information. But ‘SocialWisdom’ gives information by extracting event templates from big data. An event template is a triple comprised of subject, property and object. We propose methods to improve issue event extraction and ranking based on knowledge engineering and statistical approaches. For event extraction, we introduce a filtering method based on ontologies and an event-merging technique. For event ranking, we introduce a ranking model based on the coefficient of variation. We have also conducted evaluation of the impact of the coefficient of variation on the performance of event ranking.

참고자료

· 없음