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저자정보
임석향 (전북대학교) 이원휘 (전북대학교) 안동언 (전북대학교) 정성종 (전북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
301 - 304 (4page)

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오늘날 웹이 다양한 정보의 제공과 습득의 장이라는 편의성을 제공하고 있는 반면에 너무 많은 정보, 무분별한 유해 정보의 범람 등 여러 가지 문제를 내포하고 있다. 현재 유해 웹 문서를 분류하기 위한 다양한 방법이 연구되고, 사용되어 지고 있다. 그러나 각각의 방법들이 갖는 단점들로 인해 획기적인 성과를 내지 못하고 있다. 본 논문에서는 유해 문서를 분류하는 방법으로 문서의 내용을 직접적으로 반영하는 언어 모델을 이용함으로서 분류의 성능을 향상하고자 하였다. 언어 모델을 이용하여 분류시스템을 구현하고 성능을 시험 한 결과 X²와 IG 알고리즘을 이용하여 언어모델을 구축하였을 때 약 97%의 정확률을 나타냈다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 언어 모델 기반 유해 문서 분류 시스템
4. 실험 평가
5. 결론
참고문헌

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