메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박종영 (강남대학교) 서충원 (강남대학교)
저널정보
한국부동산학회 부동산학보 부동산학보 제63호
발행연도
2015.1
수록면
46 - 58 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
최근 전 세계적으로 빅데이터에 대한 관심과 활용에 대한 이야기들이 흥미로운 소재를 안고 소개되고 있다. 사회 현상에 대한 복잡하고 다양한 데이터를 통계적 사고와 마이닝적 관찰을 통해 얻어내는 패턴의 발견인 것이다. 빅데이터 분석 방법 중 텍스트마이닝은 텍스트 문서의 복잡한 특성을 전처리 과정을 통해 정제한 후 문서가 전달하고자 하는 메시지를 분석하여 의미를 찾는 기법이다. 본 연구는 부동산 뉴스기사를 수집하여 주택시장과 관련된 단어를 빈도수, N-gram 순열, TF-IDF 가중치를 구하여 시기별로 다루어지는 핵심 단어를 발견하므로서 당시의 주택시장 상황을 파악하고 연구에 적용된 분석기법을 소개하고자 한다. 텍스트 문서 분석에 중요한 역할을 하고 있는 빈도수, N-gram, TF-IDF 가중치 모델을 적용해 보면서 부동산학에서의 활용방안을 제시해보고 이를 통해 텍스트마이닝 기법이 부동산 연구 분야에 적극적으로 활용될 수 있도록 그 관심이 점차 커지길 기대해본다.
#Housing market #Word frequency #N-gram #TF-IDF #Text Mining

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0