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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지영 (서울대학교) 한다현 (서울대학교) 김종권 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.5
발행연도
2017.5
수록면
553 - 558 (6page)

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빅데이터의 공급이 늘어남에 따라, 이로부터 유용한 정보를 추출해내기 위한 학계와 업계의 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 분석한 정보의 특징과 함께, 정보 검색 시 검색자의 의도를 함께 반영하여 정보를 여과해 주는 것이 대부분의 연구의 최종 목표이다. 정확하게 분석된 자료는 기업이 제공하는 서비스에 대한 사용자의 충성도를 높여주고, 사용자 스스로 보다 효율적이고 효과적으로 정보를 이용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 가장 높은 빈도로 사용되는 검색 분야인 기사를 검색하는 경우의 정확도를 높이기 위해, 관련 데이터를 TF-IDF, 결정 트리, 코사인 유사도, 단순 베이지안 분류기 등의 다양한 측도 방법으로 평가해 보고, 이를 분석하였다. 또한, 분석 결과를 바탕으로 가장 적합한 측도 방법을 제안한다.
#빅데이터 분석 #데이터 분류 #TF-IDF #결정 트리 #코사인 유사도 #단순 베이지안 분류기 #big data analysis #data classification #term frequency-inverse document frequency #decision tree #cosine similarity #naive bayes classifier

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 실험
4. 이전 연구
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman, Mining of massive datasets, Cambridge University Press, 2014. google schola Russell, Stuart Jonathan, et al., Artificial intelligence: a modern approach, Vol. 2, Upper Saddle River: Prentice hall, 2003. google schola Hyafil, Laurent, and Ronald L. Rivest, Constructing optimal binary decision trees is NP-complete, Information Processing Letters 5.1, 15-17, 1976. Singhal, Amit, Modern information retrieval: A brief overview, IEEE Data Eng. Bull. 24.4, 35-43, 2001. Johannes Furnkranz, Gerhard Widmer: \Incremental Reduced Error Pruning, W. Cohen and H. Hirsh, editors, Proc. of the 11th International Conference on Machine Learning (ML-94), pp. 70-77, New Brunswick, NJ, Morgan Kaufmann, 1994.

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