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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
William Xiu Shun Wong (Kookmin University) Namgyu Kim (Kookmin University)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.22 No.3
발행연도
2015.9
수록면
83 - 103 (21page)

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The rapid development of internet technologies and social media over the last few years has generated a huge amount of unstructured text data, which contains a great deal of valuable information and issues. Therefore, text mining?extracting meaningful information from unstructured text data?has gained attention from many researchers in various fields. Topic analysis is a text mining application that is used to determine the main issues in a large volume of text documents. However, it is difficult to identify related issues or meaningful insights as the number of issues derived through topic analysis is too large. Furthermore, traditional issue-clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be recognized using traditional issue-clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives.
Therefore, in this research, a methodology to reorganize social issues from a research and development (R&D) perspective using social network analysis is proposed. Using an R&D perspective lexicon, issues that consistently share the same R&D keywords can be further identified through social network analysis. In this study, the R&D keywords that are associated with a particular issue imply the key technology elements that are needed to solve a particular issue. Issue clustering can then be performed based on the analysis results. Furthermore, the relationship between issues that share the same R&D keywords can be reorganized more systematically, by grouping them into clusters according to the R&D perspective lexicon.
We expect that our methodology will contribute to establishing efficient R&D investment policies at the national level by enhancing the reusability of R&D knowledge, based on issue clustering using the R&D perspective lexicon. In addition, business companies could also utilize the results by aligning the R&D with their business strategy plans, to help companies develop innovative products and new technologies that sustain innovative business models.
#Clustering #Social Network Analysis #Text Mining #Topic Analysis

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Methodology for Reorganizing Social Issues from R&D Perspective Using Social Network Analysis
4. System Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (44)

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[학술지(정기간행물)] - Agrawal, R. / 2013 / A detailed study on text mining techniques / International Journal of Soft Computing and Engineering 2 (6) : 2231 ~ 2307 google schola [학술지(정기간행물)] - Aizawa, A. / 2003 / An information-theoretic perspective of tf-idf measures / Information Processing and Management 39 (1) : 45 ~ 65 google schola [단행본] - Albright, R. / 2004 / Taming text with the SVD / SAS Institute Inc google schola [학술지(정기간행물)] - 배정환 / 2013 / 텍스트 마이닝을 이용한2012년 한국대선 관련 트위터 분석 / 지능정보연구 19 (3) : 141 ~ 156 dbpia [단행본] - Barbakh, W. A. / 2009 / Nonstandard parameter adaption for exploratory data analysis / Springer Berlin Heidelberg : 1 ~ 6 google schola

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