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학술저널
저자정보
조은숙 (서일대학교 소프트웨어공학과) 민소연 (서일대학교 정보통신공학과) 김세훈 ([주]메타소프트) 김봉길 ([주]메타소프트)
저널정보
디지털산업정보학회 디지털산업정보학회논문지 디지털산업정보학회논문지 제14권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
35 - 45 (11page)

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Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
#Deep Learning #Social Media #Extracting System of Social Topic #Semantic and Subject Correlation Analysis

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