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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재식 (아주대학교 경영대학) 이종운 (대우정보시스템 건설시스템팀)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제12권 제2호
발행연도
2002.1
수록면
179 - 195 (17page)

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In this research, we developed an efficient Hangul document classification system for text mining. We mean 'efficient' by maintaining an acceptable classification performance while taking shorter computing time. In our system, given a query document, k documents are first retrieved from the document case base using the k-nearest neighbor technique, which is the main algorithm of case-based reasoning. Then, TFIDF method, which is the traditional vector model in information retrieval technique, is applied to the query document and the k retrieved documents to classify the query document. We call this procedure 'CB_TFIDF' method. The result of our research showed that the classification accuracy of CB_TFIDF was similar to that of traditional TFIDF method. However, the average time for classifying one document decreased remarkably.

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