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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최임천 (전북대학교) 쏭웨이 (Jiangnam University) 박순철 (전북대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제16권 제3호
발행연도
2011.9
수록면
47 - 56 (10page)

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유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용하기 위해서는 적절한 개체 구조가 필요 하다. 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(DCGA)은 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조를 사용하였다. 새로운 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(NDAGA)은 문서 할당 형식의 개체 구조를 사용한다. 본 논문에서는 문서 클러스터링에 더 적합한 개체 구조와 연산을 결정하기 위해 두 개체 구조의 차이에 따른 연산, 연산량, 클러스터링 수행 시간, 성능을 구체적으로 비교, 분석한다. 본 논문에서 수행한 다양한 실험에서 NDCGA가 DCGA와 비교하여 15%정도 더 빠른 수행 시간과, 약 5~10% 정도 더 높은 성능을 보여, 문서 할당 형식의 개체 구조가 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조 보다 문서 클러스터링에 적합한 것을 증명한다. 또한 NDCGA는 전통적인 클러스터링 알고리즘들(K-means, Group Average)에 비해서 15~20% 더 좋은 성능을 보였다.
#유전자 알고리즘 #한글 문서 클러스터링 #K-means #Group Average #Genetic Algorithm #Document Clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링 알고리즘
3. 새로운 개체 구조의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 방향
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [단행본] - B. Y. Ricardo / 1999 / Modern information retrieval / Addison Wesley google schola 2. [단행본] - 정영미 / 2005 / 정보 검색 연구 / 구미무역 google schola 3. [기타자료] - Christopher D. Manning / 2008 / Introduction to Information Retrieval google schola 4. [학술대회논문] - Beil, F. / 2002 / Frequent term-based text clustering / International knowledge Discovery and Data Mining, KDD’02 : 436 ~ 442 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. Selim / 1984 / K-means-type algorithm generalized convergence theorem and characterization of local optimality / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach Intell 6 : 81 ~ 87 google schola

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