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자료유형
학술저널
저자정보
박대서 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제2호(JKIIT, Vol.16, No.2)
발행연도
2018.2
수록면
1 - 16 (16page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.2.1

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최근 빅데이터를 다루기 위한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있으며 과거에는 부족한 정보 속에서 정확한 정보를 찾는 것이 핵심 이었다면 이제는 많은 정보 속에서 정확한 정보를 찾아내는 것이 핵심이 되어가고 있다. 정확한 정보를 찾아내는 것은 사용자 만족도 향상, 업무효율 향상 등 다양한 방향으로 긍정적인 효과를 발휘할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존에 연구되고 있던 통계 기반의 키워드 추출 방식에 의미 기반 키워드 추출 방식을 결합하여 새로운 키워드 추출 방법을 제안한다. 키워드 추출 방법에는 TF-IDF와 Word2vec을 활용하며 TF-IDF로는 단어 빈도수 기반으로 뉴스기사를 통계적으로 벡터화하고 Word2vec의 단어간 유사도 점수를 사용해 뉴스기사 내의 특정 단어와 다른 단어들간의 유사도 평균을 이용해 의미적으로 벡터화한다. 최종적으로 두 벡터를 결합한 결합벡터를 통해 키워드를 추출하고 본 연구의 성능을 평가한다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 뉴스기사 분석
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Yongjae Im / 2012 / Select and focus on securing competitiveness in the Big Data era / The Korean Institute of Communications and Information Sciences 29(11):3~10 google schola 손지은 / 2015 / 추천 시스템 기법 연구동향 분석 / 대한산업공학회지 41(2):185~208 dbpia Yongsoo Kim / 2012 / Research Trend of Recomm- endation System for Personalized Service / The Korean Institute of Industrial Engineers ie Magazine 19(1):37~42 google schola 김지연 / 2013 / 인터넷 검색엔진: 사용자의 관심을 흡수하여 전문성을 강화하는 기술 / 과학기술학연구 13(1):181~216 dbpia 양정애 / 2011 / 뉴스 기사의 현저성과 이용자의 선택적 노출: 온라인 뉴스의 ‘인기기사’ 추천 효과 / 한국방송학보 25(2):77~117 dbpia

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