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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Masoud Reyhani Hamedani (한양대학교) Sang-Wook Kim (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제3호
발행연도
2014.3
수록면
186 - 190 (5page)

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본 논문에서는 실제 학술 논문 데이터 셋을 사용하여 벡터 공간 모델 및 확률 모델을 바탕으로 하는 텍스트기반 유사도 척도들의 유효성을 평가 및 비교한다. 다양한 실험 결과를 통해 벡터 공간 모델 기반의 유사도 측정방법이 학술 논문간의 유사도 측정에 더 적합함을 보인다.
#확률 모델 #학술 논문 #텍스트 기반 유사도 #벡터 공간 모델 #probabilistic model #scientific papers #textbasedsimilarity #vector space model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. VSM-based Similarity Measures
3. PM-based Similarity Measures
4. Experiments
5. Conclusions
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
H. Small / 1973 / Co-citation in the Scientific Literature: A New Measure of the Relationship between Two Documents / The American Society for Information Science Journal 24(4):265~269 google schola M. Kessler / 1963 / Bibliographic Coupling between Scientific Papers / The American Documentation Journal 14(1):10~25 google schola R. Amsler / 1972 / Application of Citation-based Automatic Classification, Technical report google schola J. Jeh / 2002 / SimRank: A Measure of Structural- Context Similarity / Proc. of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :538~543 google schola P. Zhao / 2009 / P-Rank: a Comprehensive Structural Similarity Measure over Information Networks / Proc. of 18th ACM International Conference on Information and Knowledge Management :553~562 google schola

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