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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제7권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
111 - 121 (11page)

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본 연구에서는 유전알고리즘을 활용하여 웹페이지 클러스터링을 효과적으로 수행하는 방법을 제안했다. 기존에는 여러 가지 클러스터링 환경에서 대개 K-means클러스터링 방식을 사용해왔다. 여기서는 이 둘을 비교함에 있어서, 거리함수를 제안하고 유전알고리즘의 적합도 함수를 사용하였다. 데이터를 클러스터링하기 위하여는 데이터 사이의 유사도를 구해야 하며, 여기서는 웹페이지들을 전처리하는 기법 중에서 정보검색에서 전형적으로 사용하는 벡터공간모형(vector space model)을 적용하였다. 그 효용성을 수행도 실험을 통해 입증하였으며, 기존의 방식에 비해 탁월하다는 것을 보였다.
#웹페이지 클러스터링 #K-means클러스터링 #유전알고리즘 #Web page clustering #K-means algorithm #Genetic algorithm

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Antonellis, I. / 2008 / Simrank++: query rewriting through link analysis of the click graph / PVLDB : 408 ~ 421 google schola Bipin Upadhyaya / 2009 / Architecture for Mashups in the Cloud / 정보기술아키텍처 연구 6 (1) : 61 ~ 68 google schola Gan, G. / 2009 / A genetic fuzzy k-Modes algorithm for clustering categorical data / Expert Systems with Applications 36 (2) : 1615 ~ 1620 google schola Goldberg, D. E. / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning / Addison-Wesley google schola He, H. / 2007 / BLINKS:ranked keyword searches on graphs / Proc. SIGMOD 2007 google schola

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