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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국과학영재교육학회 과학영재교육 과학영재교육 제9권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
289 - 296 (8page)

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최근 스마트폰의 보급률이 늘어나고 쉽게 블로그에 접속하여 댓글을 달 수 있게 됨에 따라 댓글의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 수많은 댓글에서 필요로 하는 정보를 수작업으로 찾기에는 어려움이 있다. 본 연구는 이를 해소하기 위해 댓글을 자동으로 분류하는 연구를 하였다. 또한 댓글을 분류하기 위해 댓글의 분류 주제를 정할 필요가 있다. 본 연구에서는 클러스터링 기법을 통해 댓글의 분류 주제를 자동으로 정의하고자 하였다. 본 연구를 통해 댓글 처리 기법과 자동학습 알고리즘, 댓글 분류 방법에 대한 기술을 학습하여 문서 분류 등의 정보기술 분야의 지식을 축적할 수 있다.
#댓글 #클러스터링 #분류 #comment #clustering #classification

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참고문헌 (11)

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The Data Science Lab / / Clustering with K-means in Python google schola 금혜성 / 2011 / 정치인의 SNS 활용: 정치적 소통 도구로서의 트위터 / 한국정당학회보 10 (2) : 189 ~ 220 dbpia 나종화 / 2015 / 군집분석1. KOCW 다변량 자료분석및 실험 강의자료, 13장 google schola 마은서 / 2016 / 사이버 불링 감지를위한 SNS 댓글 분석 google schola 배화수 / 2005 / A Study on K-Means Clustering / Communications for Statistical Applications and Methods 12 (2) : 497 ~ 508 google schola

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