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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 627 - 630 (4page)
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Social network is the most effective channel for sharing the topic of interests. In Thailand, PANTIP.com is popular webboard with many interesting topics, including product review, brand service, technology, etc. Nowadays, there are 2 million accounts in this webboard. In this paper, we present the similarity comparison of Thai texts on dataset that were collected from this webboard. We applied an unsupervised learning using k-means clustering method with ten distance functions. The experiments were conducted on social data by using TF and TF-IDF term-weightings and compared the clustering performance with the expert. The experimental results show that the most suitable term-weighting and distance function for this task is the TF with Sokal-Michener distance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Feature Extraction
3. Similarity Measures
4. Experimental Results
5. Conclusions
References
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