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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김한준 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부) 장재영 (한성대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제11권 제6호
발행연도
2011.1
수록면
63 - 71 (9page)

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현재 대부분의 웹포털 사이트는 인기도 또는 중요도가 높은 키워드를 제공하는 서비스가 제공되고 있는데, 구체적으로 태그 클라우드 형태와 연관 검색 서비스와 같은 사용자 친화형 서비스를 지원하고 있다. 하지만 일반적으로 뉴스기사는 날짜와 분야별로 기사들이 분류되어 있기에, 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사를 쉽게 찾아보지는 못한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하기에 충분한 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 방식을 제안한다. 제안 기법은 기본적으로 연관규칙 마이닝을 이용하여 키워드 연관성을 추출하게 되며, 뉴스기사 특성을 반영하여 문장 내부에 존재하는 키워드에 한정하여 연관성을 추출한다. 연관된 키워드 집합을 이용하여 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색할 뿐만 아니라, 연관 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.
#Association Rule Mining #Keyword Analysis #Data Mining #Information Retrieval

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참고문헌 (15)

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D. Ayers / 2005 / Beginning RSS And Atom Programming / John Wiley & Sons Inc google schola 이강표 / 2007 / 웹 2.0 환경에서의 태깅기술 동향 / 정보과학회지 25(10):36~42 dbpia M. A. Hearst / 2008 / Tag Clouds: Data Analysis Tool or Social Signaller / Proceedings of the 41st Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2008) :160~168 google schola R. Baeza-Yates / 2011 / Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search / ACM google schola http://lucene.apache.org/nutch/ google schola

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