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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽철완 (강남대학교 산업데이터사이언스학부)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제35권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
13 - 32 (20page)

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본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 '전문형', '일반형', '확대형'으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
#빅데이터 #연관관계 분석 #동시 인용 관계 #학술정보서비스 #R 프로그램

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고재창 / 2013 / 키워드 네트워크 분석을 통해 살펴본 기술경영의 최근 연구동향 / 지능정보연구 19(2):101~123 dbpia 곽선영 / 2012 / 복수저자기반 동시인용분석을 활용한 지적구조 분석: 경제학 분야를 중심으로 / 정보관리학회지 29(1):115~134 dbpia 김용 / 2012 / Apriori 알고리즘 기반의 개인화 정보 추천시스템 설계 및 구현에 관한 연구 / 한국비블리아학회지 23(4):283~308 google schola 김희정 / 2011 / 네트워크 분석을 기반으로 한 웹 아카이빙 주제영역 연구 / 한국비블리아학회지 22(2):235~248 google schola 박옥남 / 2011 / 정보조직 지식구조에 대한 연구 - 2000년~2011년 학술논문을 중심으로 - / 한국비블리아학회지 22(3):247~267 google schola

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