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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.3
- 수록면
- 17 - 24 (8page)
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본 논문에서는 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션의 범주를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 애플리케이션 설명이 짧을 수 있다는 점을 고려하여, 모바일 애플리케이션 설명에 포함된 단어 정보 뿐만 아니라 각 단어의 단어 군집 대표 정보를 범주화 자질로 활용한다. 그리고, 모바일 애플리케이션의 카테고리가 세분화되어 있으므로, 제안하는 방법은 범주별 단어 발생 빈도를 K 평균 군집화 알고리즘에 적용하여 단어 군집을 생성한다. 모바일 애플리케이션 설명이 설치사양과 같이 범주와 관련없는 내용이 있을 수 있다는 점을 반영하여, 제안하는 방법은 단어 군집 중에서 범주화에 유용한 일부 단어 군집만을 선별하여 활용한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션 범주화 재현율을 5.65% 개선시켰다.
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참고문헌 (19)
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1. [학술지(정기간행물)] - B. Baharudin / 2010 / A review of machine learning algorithms for text-documents classification / Journal of Advances in Information Technology 1 (1) : 4 ~ 20
2. [학술지(정기간행물)] - 문종필 / 2011 / 효과적인 이메일 분류를 위한 빈발 항목집합 기반 최적 이메일 폴더 추천 기법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16 (2) : 33 ~ 46
3. [학술지(정기간행물)] - 황영섭 / 2012 / SVM을 활용한 악성 웹 페이지 분류 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17 (3) : 77 ~ 83
4. [학술지(정기간행물)] - T. N. Rubin / 2011 / Statistical topic models for multi-label document classification / Machine Learning 88 (1-2) : 157 ~ 208
6. [학술지(정기간행물)] - G. Lu / 2010 / A new semantic similarity measuring method based on Web search engines / WSEAS Transactions on Computers 9 (1) : 1 ~ 10
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