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Efficient Soical Network Data Analysis by Utilizing Cloud Computing Infrastructure

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클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용한 효율적인 소셜 네트워크 데이터 분석 방안 연구

Naveed Ejaz, Irfan Mehmood, 이정중, 백성욱, 이명호, 안성만

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초록

영어

A social network is an online structure of individuals which are related to each other based on some common relationship of interest. The usage of social networking websites has literally revolutionized the methods of online communication, data sharing and interaction. As a result of the increased usage of social networking sites a massive amount of user interaction data is been generated daily. The mining and analysis of this large amount of social network data for a variety of applications is getting popularity. OLAP analysis is a famous data analysis method which can be used to effectively analyze social data. However, because of the huge amount of continuously changing data and the complexity of OLAP queries, this data analysis in a time consuming task. The advances in cloud computing motivated us to use the cost effective cloud computing infrastructure for the task of analyzing large amount of social network data. This paper presents an OLAP based social data analysis tool which uses cloud computing platform for efficient and timely analysis of data. The usage of cloud computing infrastructure results in reduction of computational cost, device and location independence, and an increase in peak-load capacity.

한국어

소셜 네트워크는 이용자들의 공통적 관심 분야를 기반으로 서로 연결된 개별적 온라인 서비스 구조이다. 소셜 네트워킹 웹사이트의 사용은 온라인 커뮤니케이션과 데이터 공유 및 상호작용 방법을 혁신적으로 바꿔놓았다. 소셜 네트워킹 사이트의 사용량이 증가함에 따라 막대한 양의 사용자 상호작용 데이터가 매일 축적되고 있어 다양한 분야에서의 적용을 위한 대량의 소셜 네트워크 데이터 마이닝 및 분석 방안이 갈수록 주목받고 있다. OLAP데이터 분석은 효과적으로 소셜 데이터를 분석하기 위하여 사용될 수 있는 유용한 데이터 분석방법이지만 계속적으로 가변하는 대량 데이터와 OLAP쿼리의 복잡성 때문에 작업 시간이 오래걸리는 문제점이 있다. 본 논문은 대량의 소셜 네트워크 데이터 분석에 적합한 클라우드 컴퓨팅의 발전이 이루어지면서 효율적이고 빠른 데이터 분석을 위하여 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는 OLAP기반 소셜 데이터 분석도구에 대해 설명한다.

목차

요약
 Abstract
 1. Introduction
 2. Visualization of social network data
 3. OLAP Data Analysis and Cube Generation
 4. MVC based model for Visualization and Deployment to Cloud
 5. Conclusions
 References

저자정보

  • Naveed Ejaz College of Electronics and Information Engineering, Sejong University, Seoul, Korea
  • Irfan Mehmood College of Electronics and Information Engineering, Sejong University, Seoul, Korea
  • 이정중 Jeong Joong Lee. College of Electronics and Information Engineering, Sejong University, Seoul, Korea
  • 이명호 Myungho Lee. Dept of Computer Science and Engineering, Myongji University, Gyeonggi-do, Korea
  • 안성만 SungMahn Ahn. College of Business Administration, Kookmin University, Seoul, Korea
  • 백성욱 Sung Wook Baik. College of Electronics and Information Engineering, Sejong University, Seoul, Korea

참고문헌

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