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논문 기본 정보

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저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SD 電子工學會論文誌 SD編 第45卷 第2號
발행연도
2008.2
수록면
150 - 156 (7page)

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정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 K-Means 알고리즘을 이용하여 효율적으로 정보 검색을 하고 검색결과를 계층적으로 볼 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.
#K-means #Document clustering #Information Retrieval #Hierarchical clustering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Survey of Clustering Methods
Ⅲ. CONDOR System and Cluster Algorithm
Ⅳ. Performance
Ⅴ. Conclusions and Further Work
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Baeza-Yates / / Modern Information Retrieval / Addison-Wesley google schola 2. [학술대회논문] - Hai-nan Jin / 2004 / A Study on Cluster Hierarchy Depth in Hierarchical Clustering / Proceedings of the 20th KIPS Spring Conference dbpia 3. [학술대회논문] - Hyung Jin Oh / 2002 / Analysis of Document Clustering Varing Cluster Centroid Decisions / Proceedings of IEEK Summer Conference dbpia 4. [학술대회논문] - KhaledAlsabti / 1998 / An Efficient K-Means Clustering Algorithm / IIPS 11th International Parallel Processing Symposium google schola 5. [보고서] - Michael Steinbach / 2000 / A Comparison of Document Clustering Techniques, Department of Computer Science and Engineering google schola

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전우경 ,  이일병 한국정보과학회 학술발표논문집 2008 .10

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-016398137