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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정송 (전북대학교) 박순철 (전북대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제17권 제2호
발행연도
2012.6
수록면
57 - 64 (8page)

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본 논문에서는 텍스트 마이닝 분야에서 중요한 부분을 차지하고 있는 문서 클러스터링을 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 제안한다. 문서 클러스터링에 있어 중요한 요소 중 하나는 유사한 문서를 그룹화 하는 클러스터링 알고리즘이다. 지금까지 문서 클러스터링에는 k-means 클러스터링, 유전자 알고리즘 등을 사용한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 k-means 클러스터링은 초기 클러스터 중심에 따라 성능 차이가 크며 유전자 알고리즘은 목적 함수에 따라 지역 최적해에 쉽게 빠지는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 다목적 유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용해 보고, 기존의 알고리즘과 정확성을 비교 및 분석한다. 성능 시험을 통해 k-means 클러스터링(약 20%)과 기존의 유전자 알고리즘(약 17%)을 비교할 때 본 논문에서 제안한 다목적 유전자 알고리즘의 성능이 월등하게 향상됨을 보인다.
#문서 클러스터링 #k-means 클러스터링 #다목적 유전자 알고리즘 #유전자 알고리즘 #Document Clustering #k-means clustering #Multi-Objective Genetic Algorithm #Genetic Algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다목적 유전자 알고리즘
3. 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (19)

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1. [단행본] - W. B. Croft / 2009 / Search Engines Information Retrieval in Practice / Addison Wesley google schola 2. [단행본] - 정영미 / 2005 / 정보 검색 연구 / 구미무역 google schola 3. [학술대회논문] - J. B. MacQueen / 1967 / Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observation / Proc. 5th Berkeley Symp 1 : 281 ~ 297 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - W. Song / 2009 / Genetic algorithm for text clustering based on latent semantic indexing / Computers & Mathematics with Applications 57 : 1901 ~ 1907 google schola 8. [단행본] - A. Osyczka / 1985 / Multicriteria Optimization for Engineering Design / New York Academic Press google schola

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