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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재윤 (경기대학교 인문대학 문헌정보학)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제24권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
267 - 283 (17page)

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이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌클러스터링실험에서는 최소스큐다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여1차 유사도 행렬로부터2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로더 좋은 문헌 클러스터링성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
#분포유사도 #다이버전스 #문헌클러스터링 #자동분류 #2차유사도

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