정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
온라인 커뮤니티 사용자의 행동 패턴을 고려한 동일 사용자의 닉네임 식별 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Method for Identifying Nicknames of a User based on User Behavior Patterns in an Online Community |
| 저자(Author) |
박상현
박석
Sang-Hyun Park
Seog Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0165 ~ 0174 (2018. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
An online community is a virtual group whose members share their interests and hobbies anonymously with nicknames unlike Social Network Services. However, there are malicious user problems such as users who write offensive contents and there may exist data fragmentation problems in which the data of the same user exists in different nicknames. In addition, nicknames are frequently changed in the online community, so it is difficult to identify them. Therefore, in this paper, to remedy these problems we propose a behavior pattern feature vectors for users considering online community characteristics, propose a new implicit behavior pattern called relationship pattern, and identify the nickname of the same user based on Random Forest classifier. Also, Experimental results with the collected real world online community data demonstrate that the proposed behavior pattern and classifier can identify the same users at a meaningful level.
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| 키워드(Keyword) |
온라인 커뮤니티
행동 패턴
사용자 식별
악의적 사용자
데이터 파편화
기계학습
online community
behavior pattern
user identification
malicious user
data fragmentation
machine learning
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