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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 406 - 416 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.5.406
이용수
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The South Korean government is actively working to make data available to the public. However, as data from different departments is integrated and made accessible, efficient search algorithms for big data have become a major issue. This paper proposes a framework for developing a public data-map that uses metadata similarity and graph concepts to suggest ways to visualize and search related data. Additionally, to improve the performance of measuring similarity, we develop the domain-specific data pre-processing for public data and incorporate the step into the framework. To validate the framework, an empirical study was conducted using the case of the Seoul Metropolitan Government’s Big Data Division. The results show that this framework can significantly improve the usability of public data and facilitate its open access.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 공공데이터맵 구축을 위한 제안 프레임워크
4. 실증 분석: 서울특별시 공공데이터의 데이터맵 구축
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
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Aksoy, M., Yanık, S., and Amasyali, M. F. (2023), A comparative analysis of text representation, classification and clustering methods over real project proposals, International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics, 16(3), 595-628.
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., and Mikolov, T. (2017), Enriching word vectors with subword information, Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 135-146.
Chawla, S., Aggarwal, P., and Kaur, R. (2022), Comparative analysis of semantic similarity word embedding techniques for paraphrase detection. In Emerging Technologies for Computing, Communication and Smart Cities: Proceedings of ETCCS 2021, Singapore: Sp
d'Sa, A. G., Illina, I., and Fohr, D. (2020), Bert and fasttext embeddings for automatic detection of toxic speech, In 2020 International Multi-Conference on:“Organization of Knowledge and Advanced Technologies”(OCTA), IEEE, 1-5.
Grave, E., Bojanowski, P., Gupta, P., Joulin, A., and Mikolov, T. (2018), Learning word vectors for 157 languages, arXiv preprint arXiv:1802. 06893.
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., and Mikolov, T. (2017), Enriching word vectors with subword information, Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 135-146.
Chawla, S., Aggarwal, P., and Kaur, R. (2022), Comparative analysis of semantic similarity word embedding techniques for paraphrase detection. In Emerging Technologies for Computing, Communication and Smart Cities: Proceedings of ETCCS 2021, Singapore: Sp
d'Sa, A. G., Illina, I., and Fohr, D. (2020), Bert and fasttext embeddings for automatic detection of toxic speech, In 2020 International Multi-Conference on:“Organization of Knowledge and Advanced Technologies”(OCTA), IEEE, 1-5.
Grave, E., Bojanowski, P., Gupta, P., Joulin, A., and Mikolov, T. (2018), Learning word vectors for 157 languages, arXiv preprint arXiv:1802. 06893.
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