The online social network services have been growing rapidly over the past few years, and the social network services can easily obtain the locations of users with the recent increasing popularity of the GPS enabled mobile device. In the social network, calculating the similarity between users is an important issue. The user similarity has significant impacts to users, communities and service providers by helping them acquire suitable information effectively.
There are numerous factors such as the location, the interest and the gender to calculate the user similarity. The location becomes a very important factor among them, since nowadays the social network services are highly coupled with the mobile device which the user holds all the time. There have been several researches on calculating the user similarity. However, most of them did not consider the location. Even if some methods consider the location, they only consider the physical location of the user which cannot be used for capturing the user`s intention.
We propose an effective method to calculate the user similarity using the semantics of the location. By using the semantics of the location, we can capture the user`s intention and interest. Moreover, we can calculate the similarity between different locations using the hierarchical location category. To the best of our knowledge, this is the first research that uses the semantics of the location in order to calculate the user similarity. We evaluate the proposed method with a real-world use case: finding the most similar user of a user. We collected more than 251,000 visited locations over 591 users from foursquare. The experimental results show that the proposed method outperforms a popular existing method calculating the user similarity.
온라인 소셜 네트워크는 지난 몇 년간 급속도로 성장을 해 왔으며 최근 GPS 시스템을 갖춘 모바일 기기의 대중적인 보급으로 인해 소셜 네트워크 서비스들은 사용자들의 위치 정보를 쉽게 얻어 올 수 있게 되었다. 소셜 네트워크에서 사용자들간의 유사도를 계산하는 것은 중요한 문제인데 이러한 사용자 유사도 활용하면 사용자들, 커뮤니티들, 서비스 제공자에게 효율적으로 적절한 정보를 얻도록 도와줌으로 막대한 영향력을 가진다.
사용자 유사도를 계산 하는 것에는 사용자들의 관심분야, 성별 그리고 위치 같은 요소들이 사용될 수 있다. 하지만 최근 소셜 네트워크의 플렛폼이 퍼스널 컴퓨터에서 사용자가 일상 생활에서 곁에 지니고 다니는 모바일 기기에서 이용할 수 있는 모바일 플렛폼으로 이동하는 트렌드를 볼 때, 요소들 중에 사용자의 위치가 중요한 부분을 차지하고 있다. 기존에 사용자간의 유사도를 구하는 문제에 대한 연구가 있었지만 대부분이 위치 정보를 고려하지 않았고, 위치 정보를 고려한 일부 논문에서는 사용자의 의도를 파악하기 어려운 물리적 위치만을 사용해 사용자 유사도를 계산해 왔다.
우리는 의미적 위치를 사용해 사용자간의 유사도를 구하는 효과적인 방법을 이 논문에서 제안한다. 의미적 위치를 사용함으로써 사용자의 의도나 관심사를 유추할 수 있으며, 더욱이 위치간의 관계를 나타내는 계측적 위치 카테고리 정보를 활용할 수 있게 된다. 이러한 사용자 유사도를 계산하는 방법으로 의미적 위치를 사용한 것은 처음 시도 되는 것이며, 우리는 제안된 방법을 실제 용도인 “사용자의 가장 유사한 사용자”를 찾는 것에 적용하였다. 실험을 위해 foursquare 에서 591 사용자들의 251,000 개가 넘는 방문 위치를 수집하였고, 실험 결과를 보면 우리가 제안한 방법이 기존의 방법들에 대해 높은 성능을 내는 것을 알 수 있다.
