트위터에서 형태소 분석과 PageRank 기반 화제단어 추출 방법 제안

이원형; 조성일; 김동회

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이원형 (강원대학교) 조성일 (강원대학교) 김동회 (강원대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 157 - 163 (7page)

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SNS를 이용하는 사람들은 매일 자신의 다양한 생각을 SNS에 게시한다. SNS에 게시된 데이터는 수많은 사람들의 생각과 의견이 담겨있다고 할 수 있다. 특히 트위터에서 서비스되는 인기 화제어는 사용자가 올린 글에서 자주 등장한 단어의 횟수를 집계해 순위를 결정한다. 하지만 이와 같은 방법은 단순히 중복된 단어가 나열된 불필요한 데이터에 민감하다. 제안하는 방법은 단어간의 관계도를 이용한 단어의 화제성을 기반으로 순위를 결정하므로 불필요한 데이터의 영향을 적게 받고 주요단어를 안정적으로 추출할 수 있다. 성능 비교를 위하여 내림차순 화제어 순위와 상위 20개중에서 의미 없는 화제어의 비율 측면에서 형태소 분석과 PageRank 기반의 제안 방식과 단순 등장 횟수 기반의 기존 방식을 비교한다. 제안하는 방안과 기존 방안은 상위 20개중에서 무의미한 화제어를 각각 55%과 70%를 순위권에 포함시켰으며 제안한 방법이 기존 방법과 비교할 때 15% 정도 향상된다.

#트위터 #화제성 높은 단어 #페이지랭크 알고리즘 #형태소 분석 #Twitter #Trend keyword #PageRank algorithm #Morphological analysis

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - Yun-hi Lee / 2014 / Use of domestic SNS and analysis of major issues / Internet & Security Focus

[기타자료] - Chang-Jin Han / 2013 / Twitter's impact on the election of TV debates -18th presidential election TV debates

[인터넷자원] - / 0000 / Search term ranking [Internet]

[학술대회논문] - Mihalcea / 2004 / TextRank: Bringing order into text / Proceedings of the 2004 conference on empirical methods in natural language processing

[기타자료] - ji-Yeon / 2016 / Search bias issues on portal and effective search values : focusing on keyword searcheso 'Naver'

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