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비정형 데이터 분석, 의사결정 활용
Centrality 분석, Neighbor 분석, Clique 응집도 분석, 구조적 등위성,
 
[개념] 소셜 어플리케이션을 통해 생산되는 비정형 데이터에 대한 숨은 가치를 발견하고 의사결정에 활용하기 위한 분석
[속성] 응집력, 구조적 등위성, 명성, 범위, 중계
[분석]
1)이웃 분석:네트워크 node간 표면 연결상태 파악

 

 
2)중심성 분석:대상 node의 중심점 기준 상대위치 측정
                     데이터의 중심, 데이터 값을 데이터 포인트의 개수로 나눈 평균값 사용 (데이터 분석)
                     중앙값: 평균과 달리 중앙값은 데이터 모든 값의 영향을 받지 않는다.
 
2-1) 연결 중심성(Degree Centrality) : 한 노드(node)가 얼마나 많은 다른 노드와 직접적으로연결되어 있는지를 나타내며 에지(edge) 수가 많을수록 영향력이 높음을 의미함. 연결의방향성에 따라 외향 연결 중심성과 내향 연결 중심성으로 구분할 수 있음
- 외향 연결 중심성(Out-Degree Centrality) : 수출 공급망 영향력, 해당 노드(국가)에서외부로 향하는 연결(edge)의 수로 정의되지만, 네트워크가 가중치(수출액)를 포함하는경우 가중치와 연결을 함께 고려하여 중심성을 계산함. 중심성 값이 클수록 보다 많은국가로 더 많이 수출하는 것으로 해석할 수 있음

 
- 내향 연결 중심성(In-Degree Centrality) : 수입 공급망 영향력, 해당 노드(국가)로유입되는 연결(edge)의 수로 정의되지만, 네트워크가 가중치(수입액)를 포함하는 경우가중치와 연결을 함께 고려하여 중심성을 계산함. 중심성 값이 클수록 보다 많은국가로부터 더 많이 수입하는 것으로 해석할 수 있음

 

2-2) 매개 중심성(Betweeness Centrality) : 공급망 매개성, 한 노드가 다른 노드들을 얼마나잘 연결시키는 위치에 있는가를 나타냄. 매개 중심성이 큰 노드가 사라지면 군집 간의교류가 단절될 수 있으며, 매개 중심성이 클수록 네트워크 내 핵심 경유지·연결고리임

 

3)군집분석: 네트워크 구성 node간 결합력 바탕 군집구조파악
클러스터 분석(Louvain method) : 공급망 클러스터, 노드 간 에지의 강도(가중치)를활용하여 서로 밀접하게 연결된 집단(클러스터)을 찾아내는 방법이며, 내부의 연결 밀도가높을수록, 외부 연결이 낮을수록 높게 평가됨. 본 보고서는 탐지된 클러스터를 시각화하여제시함
- 시각화 표기법 : 서로 다른 클러스터에 속한 국가들이 하나의 클러스터로 묶일 경우, 가장많은 수의 국가가 소속된 권역(미주·아시아·유럽) 기준으로 표기** 국가 수가 같을 경우, 외향 연결 중심성이 높은 국가의 클러스터 기준으로 표기
 

 
지식/소셜 네트워크 분석 솔루션 구조도
 
 
 
 
[보안이슈]
1)개인정보유출:익명성,프로파일,이미지태깅,탈퇴계정
2)개인정보탈취악용: 거짓프로파일,스펨, 피싱, 마케팅활용
3)악성코드:멀웨어, DDoS 4)물리/심리위협: 물리적, 스토킹, 협박
[활용] 고객관리(CRM), 정보통신(로그파일,트래픽분석), 전문가 추천시스템(중심도,영향력), 정책 NW,공동연구
 

 
 
아스터879는 ‘TCM’ 원리에 의해 변수를 추출하고 개인의 성향을 분석한 후 예측을 해주는 시스템이다.
여기서 T는 트러스트(Trust), 즉 신뢰성을 뜻하는 것으로 인터넷 공간에서의 일관성을 분석해 이를 수치화 한다. 입력된 사용자 이름이 각 사이트마다 다르면 낮은 점수를 받게 된다.
 
C는 커뮤니케이션(Communication) 능력 수치다. 좋아요나 피드백을 많이 받으면 높은 점수를 받는다. 여러 사람에게 긍정적인 영향을 끼치기 때문이다. 주변 사람들의 커뮤니케이션도 좋으면 이를 가산점으로 반영하기도 한다.
 
M은 매니징(Managing), 즉 관리 능력이다. 인터넷에서 자신을 일관성 있게 관리하면 높은 점수를 받는다. 긍정저인 피드백을 많이 받으면 관리력이 뛰어나다는 평가를 받는다.
 
 
 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Posted by Mr. Slumber
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