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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제34권 제11호
발행연도
2007.11
수록면
984 - 990 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

FP-Tree를 이용한 문서 분류 방법
박용기 ,  김황수 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2007.11 학술저널

2005

FP - Tree를 이용한 문서 분류
박용기 ,  김황수 한국정보과학회 학술발표논문집 2005.07 학술대회자료

초록· 키워드

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전자 문서의 급속한 증가로 인하여 자동 문서 분류의 필요성도 증가하고 있다. 기존의 문서 분류 방법들은 대개 문서를 단어의 집합으로 간주하여 기계 학습의 방법을 그대로 적용하거나 약간의 변형을 가한 방법들이 대부분이다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 분야에서 사용되는 FP-Tree 구조를 이용하여 문서내의 문장들의 패턴을 저장하고 이를 사용하여 문서를 분류하는 방법(FPTC)을 제시한다.
또한 FP-Tree를 이용한 방법에 상호 정보량과 문장별 엔트로피를 적용하여 분류 정확도를 높이는 방법 그리고 각각의 실험 결과와 함께 다른 문서 분류 알고리즘과 비교 분석한 결과를 살펴보기로 한다.
#문서자동분류 #FP-Tree #상호정보량 #엔트로피 #Text Document Categorization #Mutual Information #Entropy

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. FP-Tree (Frequent Pattern - Tree)
4. FP-Tree를 이용한 문서 분류 방법(FPTC : FP-Tree based Classifier)
5. 실험 및 고찰
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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