Location-based social network services (LBSNs) such as Foursquare and Facebook Places are getting the highlight with extensive spread of GPS-enabled mobile devices. People need to explore new places or receive place recommendation over such LBSNs. A lot of research insists that semantic categories such as restaurant, theater, or museum are critical. However, semantic categories have limitation in understanding what places are about. We peer into what people said in place: what they did, how they felt, and what happened at the time of visiting a certain place on LBSNs. We explore places with respect to topics of texts which people post in the place: topic-based place semantics. Our topic-based place semantics similarity can discover not only explicitly but also implicitly similar places. Further, we show that we discover place semantics change over time. Resulting topic-based place semantics can be applied into context aware services or place recommendation system.
GPS가 장착된 모바일 기기들이 널리 확산됨에 따라 Foursquare, Facebook Places와 같은 위치 기반 소셜 네트워크 서비스들이 각광을 받고 있다. 사람들은 위치 기반 소셜 네트워크를 기반으로 새로운 장소를 찾거나 장소 추천을 받기를 원한다. 많은 연구들은 이를 지원하기 위해서 레스토랑, 극장, 박물관 등과 같은 장소의 시맨틱 카테고리가 매우 중요하다고 주장한다. 그러나 시맨틱 카테고리는 장소가 무엇에 관한 것인지를 이해하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 장소를 이해하기 위해서 그 장소에서 사람들이 무슨 이야기를 하는지를 자세히 살펴보고자 한다. 구체적으로 말하자면 그 장소를 방문했을 때 사람들이 무엇을 했는지, 어떤 것을 느꼈는지, 그리고 어떤 일이 일어났는지를 고려한다. 그 장소에서 사람들이 올린 글의 토픽의 관점에서 장소를 이해하고자 한다. 이를 토픽 기반의 장소 시맨틱이라 한다. 토픽 기반의 장소 시맨틱을 기반으로 한 유사도는 명백하게 비슷한 장소들뿐만 아니라 잠재적으로 비슷한 장소들도 찾을 수 있다. 더 나아가 장소의 시맨틱이 계절에 따라 달라질 수 있음을 보인다. 이 토픽 기반의 장소 시맨틱은 상황 인지 서비스나 장소 추천 시스템에 적용될 수 있다.
