| 한글제목(Korean Title) |
SNS에서 정보추천을 지원하는 MongoDB 스키마의 설계 및 구현 |
| 영문제목(English Title) |
A MongoDB Schema Supporting Information Recommendation for SNS |
| 저자(Author) |
김연정
Tian Lianhua
김보현
이민수
Yeunjung Kim
Bohyun Kim
Minsoo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 01 PP. 0107 ~ 0118 (2013. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소셜 네트워크에서 생성하는 빅 데이터에는 사람들의 관계, 시간, 공간 등 실제 세상의 모든 것에 관한 정보가 담겨 있으며, 우리는 이 방대한 양의 데이터들을 수집하고 저장할 수 있게 되었다. 하지만 데이터가 많아질수록 그 안에서 자신에게 의미가 있고 필요한 정보를 얻는 것은 더욱 어려워진다. 이에 빅 데이터를 이용하여 개개인의 특성을 반영한 정확도 높은 맞춤형 정보추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 SNS에서 제공되고 있는 빅 데이터의 특성을 분석하여 정보추천에 영향을 주는 요소들을 찾아내고 요소들 간의 복잡한 관계성을 파악하였으며 이렇게 분석된 요소와 관계를 기반으로 정보 추천 시스템에서 사용할 빅 데이터 모델을 설계하였다. 또한 설계된 빅 데이터 모델을 기반으로 추천 시스템에 적합한 데이터베이스 스키마를 설계하고 높은 유연성을 가지는 MongoDB를 사용하여 구현하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Big data created by Social network contains all sorts of information of the real world such as human relations, time, space and etc. Now it is possible to collect huge amount of data and store it. But the more data we get, the more difficult it is to get the meaningful and requisite information for each person. Thus, it is necessary for us to have a customized information recommendation system with a high degree of accuracy which reflects personal characteristics using big data. In this paper, we organized key factors that affect the information recommendation by analyzing the characteristics of big data provided by SNS and grasped the intricate relations between them. On the basis of these key factors and relations, we designed a big data model and embodied it for information recommendation systems using MongoDB.
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| 키워드(Keyword) |
빅 데이터
소셜 네트워크
정보추천
데이터 모델링
Big data
Social network
Information recommendation
Data modeling
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