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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김판준 (신라대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제36권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
57 - 77 (21page)

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대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100~1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9~10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
#자동분류 #자동주석 #디지털 큐레이션 #학술지 논문 #랜덤포레스트 #복수-범주 분류 #불균형 데이터 #자질선정

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강수연 / 2015 / 국내 드라마 시청률 예측 및 영향요인 분석 / 응용통계연구 28(5):933~949 dbpia 권안나 / 2013 / 랜덤포레스트를 이용한 변수 선택 google schola 김성진 / 2016 / 기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용 / 산업혁신연구 32(1):187~211 dbpia 김판준 / 2006 / 기계학습을 통한 디스크립터 자동부여에 관한 연구 / 정보관리학회지 23(1):279~299 dbpia 김판준 / 2016 / 기계학습에 기초한 자동분류의 성능 요소에 관한 연구 / 정보관리학회지 33(2):33~59 dbpia

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