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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전성해 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제2호
발행연도
2012.4
수록면
205 - 211 (7page)

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통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘은 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.
#희소한 문서군집화 #문서-단어행렬 #문서-인자점수행렬 #인자분석 #자기조직화지도 #Sparse Document Clustering #Document-term Matrix #Document-factor score Matrix #Factor Analysis #Self Organizing Map

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 인자점수와 자기조직화지도를 이용한 문서군집화
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
1. [보고서] - N. O. Andrews / 2007 / Recent Developments in Document Clustering google schola 2. [학술대회논문] - S. Scott / 1998 / Text Classification Using WordNet Hypernyms / Proceeding of Workshop on Usage of WordNet in Natural Language Processing Systems : 38 ~ 44 google schola 3. [기타자료] - M. Buenaga / 1997 / Using WordNet to Complement Training Information in Text Categorization / Recent Advances in Natural Language Processing : 150 ~ 157 google schola 4. [단행본] - T. Hastie / 2001 / The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction / Springer google schola 5. [학술지(정기간행물)] - T. W. S. Chow / / Multilayer SOM With Tree-Structured Data for Efficient Document Retrieval and Plagiarism Detection / IEEE Transactions on Neural Networks 20 (9) : 1385 ~ 1402 google schola

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