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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최봉준 (연세대학교 컴퓨터과학과) 이한주 (연세대학교) 용우석 (연세대학교) 이원석 (연세대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제13권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
7 - 18 (12page)

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트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
#text mining #real-time issue detection #data stream

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Rui Li / 2012 / TEDAS : a Twitter-based Event Detection and Analysis System / In Proceedings of the 28th International Conference on Data Engineering :1273~1276 google schola Takeshi Sakaki / 2013 / Tweet Analysis for Real-Time Event Detection and Earthquake Reporting System Development / Journal of the IEEE Transactions on Knowledge and Data Eegineering 25(4) google schola G. S. Manku / 2002 / Approximate Frequency Counts over Data Streams / In Proceedings of the 28th International Conference on Very Large Databases :346~357 google schola HOFMANN / 1999 / Probabilistic latent semantic indexing / In Proceedings of the 22nd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval :50~57 google schola David M. Blei / 2003 / Latent dirichlet allocation / Journal of machine Learning research :993~1022 google schola

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