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기대최대화 기반 사용자 클러스터링을 통한 D2D 광고 확산 (D2D Based Advertisement Dissemination Using Expectation Maximization Clustering)

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최초등록일 2025.04.26 최종젿작일 2017.05
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기대최대화 기반 사용자 클러스터링을 통한 D2D 광고 확산
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    서정뵖

    · 발행기관 : 한국통신학회
    · 수록지 정보 : 한국통신학회논지 / 42권 / 5호 / 992 ~ 998페이짿
    · 저자명 : 김준선, 이호원

    초록

    지역 기반 D2D 광고를 위하여 소스 단말은 인근에 분포되어 있는 불특정 다수의 사용자들에게 광고를 전송한다. 유효 범위 내에 사용자들이 무작위로 균일하게 분포되어 있는 경우, 광고 확산을 위하여 적절하게 목표역을설정하는 것은 매우 어려운 문제 중 하나이다. 본 논에서는 기대최대화 기반 사용자 클러스터링을 이용한 D2D 광고 확산 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터로 분류된 사용자들의 분포는 주성분을 통해 예측할 수 있다. 즉, 각클러스터의 주성분을 이용하여 광고 확산을 위한 목표역 및 확산 경로를 설정할 경우 예측한 사용자 분포를 따라 광고가 확산되는 효과를 기대할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 전체 사용자 수 대비 광고를 수신한 사용자 수의비율을 의미하는 포함확률과 사용자 당 평균 광고 수신 수에 대해 비교 분석한다.

    영어초록

    For local advertising based on D2D communications, sources want advertisement messages to be diffused to unspecified users as many as possible. It is one of challenging issues to select target-areas for advertising if users are uniformly distributed. In this paper, we propose D2D based advertisement dissemination algorithm using user clustering with expectation-maximization. The user distribution of each cluster can be estimated by principal components (PCs) obtained from each cluster. That is, PCs enable the target-areas and routing paths to be properly determined according to the user distribution. Consequently, advertisement messages are able to be disseminated to many users. We evaluate performances of our proposed algorithm with respect to coverage probability and average reception number per user.

    참고자료

    · 없음
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