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저자정보
박선 (목포대학교) 김경준 (한국과학기술원) 이진석 (정보통신산업진흥원) 이성로 (목포대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第48卷 SP編 第5號
발행연도
2011.9
수록면
30 - 38 (9page)

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본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(BOW, bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
#문서군집(document clustering) #비음수행렬분해(NMF, non-negative matrix factorization) #의미 특징(semantic features) #유의어(synonym) #코사인 유사도(cosine similarity)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비음수행렬분해
Ⅲ. 제안 문서군집 방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - S. Basu / 2002 / Semi-supervised Clustering by Seeding / International Conference on Machine Learning (ICML) : 19 ~ 26 google schola 2. [학술대회논문] - X. Hu / 2009 / Exploiting Wikipedia as External Knowledge for Document Clustering / 15th ACM SIGKDD Conference On Knowledge Discover and Data Mining (KDD'09) : 389 ~ 396 google schola 3. [단행본] - S. Chakrabarti / 2003 / mining the web: Discovering Knowledge from Hypertext Data / Morgan Kaufmann Publishers google schola 4. [단행본] - J. Han / 2006 / Second Edition Data Mining Concepts and Techniques / Morgan Kaufman google schola 5. [단행본] - B. Y. Ricardo / 1999 / Moden Information Retrieval / ACM Press google schola

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