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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 189 - 196 (8page)
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최근 들어 트위터와 같은 SNS 환경에서 검색의 필요성이 증가하고 있다. 트위터 검색을 지원하기 위해서는 다량으로 검색된 문서를 주제별로 분류하는 클러스터링 기법이 필요하다. 하지만 트위터의 특성상 단순한 클러스터링 기술을 그대로 적용하기에는 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트위터 환경에 적합한 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 한글 위키피디아를 이용하여 각 트위터 문서에 대한 특징 벡터를 보강하고 각 특징들의 가중치를 재계산하는 방법을 이용하였다. 또한 한글 트위터 문서를 대상으로 실험을 실시하고 기존 기법과의 성능 비교를 통해서 제안된 기법의 유용성을 증명하였다.
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참고문헌 (17)
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J. Weng / 2010 / TwitterRank: Finding Topic-sensitive Influential Twitterers / Proceedings of ACM international conference on Web search and data mining conference
장재영 / 2012 / 재전송 정보를 활용한 트위터 랭킹의 정확도 평가 / 한국전자거래학회지 17(2):73~85
R. Nagmoti / 2010 / Ranking Approach for Microblog Search / Proceedings of Web Intelligence-Intelligent Agent Technology conference
H. W. Lauw / 2010 / Estimating the Quality of Postings in the Real-time Web / Proceedings of WSDM 2010 Workshop on Search in Social Media
장재영 / 2013 / 기계학습을 이용한 SNS 오피니언 문서의 자동추출기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 13(5):27~35
장재영 / 2012 / 재전송 정보를 활용한 트위터 랭킹의 정확도 평가 / 한국전자거래학회지 17(2):73~85
R. Nagmoti / 2010 / Ranking Approach for Microblog Search / Proceedings of Web Intelligence-Intelligent Agent Technology conference
H. W. Lauw / 2010 / Estimating the Quality of Postings in the Real-time Web / Proceedings of WSDM 2010 Workshop on Search in Social Media
장재영 / 2013 / 기계학습을 이용한 SNS 오피니언 문서의 자동추출기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 13(5):27~35
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