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최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
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G. Abdi / 2018 / Deep learning decision fusion for the classification of urban remote sensing data / Journal of Applied Remote Sensing 12(1):1~18
J. Popham / 2018 / Data fusion for sociocultural place understanding using deep learning / Proceeding of the SPIE, Next-Generation Analyst VI 10653:106530E
O. Mastykash / 2018 / Ranking the social media platform user pages using big data / Mathematical Modeling and Computing 5(1):56~65
J, Ahmad / 2018 / Determining speaker attributes from stress-affected speech in emergency situations with hybrid SVM-DNN architecture / Multimedia Tools and Applications 77(4):4883~4907
A. Ullah / 2018 / Action Recognition in Video Sequences using deep bi-directional LSTM with CNN features / IEEE Access 6:1155~1166
J. Popham / 2018 / Data fusion for sociocultural place understanding using deep learning / Proceeding of the SPIE, Next-Generation Analyst VI 10653:106530E
O. Mastykash / 2018 / Ranking the social media platform user pages using big data / Mathematical Modeling and Computing 5(1):56~65
J, Ahmad / 2018 / Determining speaker attributes from stress-affected speech in emergency situations with hybrid SVM-DNN architecture / Multimedia Tools and Applications 77(4):4883~4907
A. Ullah / 2018 / Action Recognition in Video Sequences using deep bi-directional LSTM with CNN features / IEEE Access 6:1155~1166
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