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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제9권 제3호
발행연도
2009.3
수록면
1 - 8 (8page)

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본 논문에서는 퍼지 논리 기반의 유전자 알고리즘(GA)과 의미 벡터 확장 기술을 이용한 문서 클러스터링 시스템을 제안한다. GA에 관련된 여러 논문에서 이미 알려졌듯이 GA알고리즘의 성공 여부는 군체의 다양성과 수렴하는 능력에 따라 결정된다. 이러한 두 인자 사이의 영향력을 조절하기 위하여 우리는 퍼지논리 기반의 연산자를 사용한다. 전통적인 문서 클러스터링 알고리즘에서 문서를 나타내기 위한 가장 일반적이고 직선적인 방법은 벡터 공간 모델이다. 그러나 이 방법은 다차원 특징 공간의 원인이 될 뿐만 아니라, 클러스터링의 정확성에 영향을 미칠 수 있는, 단어 간의 의미상 관계성을 무시한다. 본 논문에서는 LSA를 사용하여 문서를 관련되는 의미상의 벡터 개념으로 확장시킨다. 또한 이것은 벡터의 크기를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘을 테스트하기 위하여 20개의 뉴스 그룹과 로이터데이터를 사용했다. 제안된 방법은 문서를 표현하는 다양한 환경에서 일반적인 GA보다 더 나은 결과를 보여준다.
#클러스터링 #유전자 알고리즘 #의미 벡터 확장 #LSA #Clustering #Genetic Algorithm #Latent Semantic Analysis(LSA) #Semantic Vector Expansion

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Fuzzy logic-based genetic clustering
Ⅲ. LSA for semantic vector expansion
Ⅳ. Experiments results
Ⅴ. Conclusions
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - S. Selim / 1994 / K-means-type algorithm: generalized convergence theorem and characterization of local optimality / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach Intell. 6 : 81 ~ 87 google schola 2. [학술대회논문] - M. Ankerst / 1999 / OPTICS: Ordeing points to identify the clustering structure / Proceedings of SIGMOD’99 : 49 ~ 60 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - R. Sibson / 1973 / SLINK: An optimally efficient algorithm for the single-link cluster method / The Computer Journal 16 (1) : 30 ~ 34 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - W. Koontz / 1975 / A graph theoretic approach to nonparametric cluster analysis / IEEE Trans. Comput C-25 : 936 ~ 944 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. Bandyopadhyay / 2004 / Multi-objective GAs, quantitative indices and pattern classification / IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics-B 34 (5) : 2088 ~ 2099 google schola

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