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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.4
- 수록면
- 485 - 488 (4page)
이용수
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2001
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In this study, we first propose the overall structure of knowledge-based directory service system and identify the detailed
function of each subsystem. And then we focus on the classification methods which can be adopted in the web document classification
subsystem. Feature weighting TFIDF, one of extended TFIDF which is the traditional vector model in information retrieval technique, is devised to overcome the limitations of existing methods in terms of
computing resources and classification accuracy. To demonstrate the performance of the Feature weighting TFIDF, we compare our method with the traditional TFIDF and k-Nearest Neighbor method using case-based reasoning. The domain area we applied to is the web-based agricultural technology information service for domestic farmers. And the sample documents we use were classified by human experts in Rural Development Administration.
function of each subsystem. And then we focus on the classification methods which can be adopted in the web document classification
subsystem. Feature weighting TFIDF, one of extended TFIDF which is the traditional vector model in information retrieval technique, is devised to overcome the limitations of existing methods in terms of
computing resources and classification accuracy. To demonstrate the performance of the Feature weighting TFIDF, we compare our method with the traditional TFIDF and k-Nearest Neighbor method using case-based reasoning. The domain area we applied to is the web-based agricultural technology information service for domestic farmers. And the sample documents we use were classified by human experts in Rural Development Administration.
목차
Abstract
1. 연구의 필요성 및 배경
2. 검색시스템의 구조
3. 문서분류시스템의 설계
4. 문서분류 실험 및 평가
5. 결론 및 연구의 방향
Reference
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