사회적 빅데이터에서 의미론적 데이터 탐색

초록

본 논문은 사회적 데이터 소스로부터 생성되는 방대한 양의 데이터와 정보를 관리하고 유용한 지식을 추출하는 문제에 대해 다룹니다. 특히, 다양한 형태의 데이터, 스트리밍 데이터 및 데이터의 불확실성과 모호성을 고려할 때 의미론적 분석과 도메인 지식 모델링 기술이 어떻게 활용될 수 있는지 연구합니다.

상세 요약

본 논문은 사회적 빅데이터(SBD)에서 의미론적 데이터 탐색의 중요성에 대해 설명하고 있습니다. SBD는 다양한 형태와 스트림 형태로 생성되며, 이들 데이터의 불확실성과 모호성이 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론 분석과 도메인 지식 모델링에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 도메인 온톨로지와 지식 그래프의 이론적 개념을 소개하고 이를 SBD와 어떻게 연결할 수 있는지를 설명합니다. 또한, 정치 분야를 중심으로 한 사례 연구를 통해 의미론적 분석 기술의 활용과 평가를 보여줍니다.