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김다희 (숙명여자대학교) 윤소영 (숙명여자대학교) 채승연 (숙명여자대학교) 유석종 (숙명여자대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제8호(JKIIT, Vol.20, No.8)
발행연도
2022.8
수록면
1 - 6 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.8.1

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오늘날 현대인들은 기하급수적으로 늘어나는 정보 홍수 속에서 중요한 뉴스 기사를 판별하는 과정없이 그대로 방치되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하고자 텍스트 마이닝과 LOD 기법을 활용하여 유용한 기사를 선별하는 뉴스 추천 시스템을 제안하였다. 포털 사이트 네이버의 뉴스 기사를 크롤링하여 분석 데이터를 수집하고, 자연어 처리를 위해 기사 본문에 대해 전처리를 수행한다. K-means 군집화를 통해 중복 기사를 제거하고, TF-IDF 모델과 TextRank 알고리즘을 이용해 각 기사별 중요 키워드를 추출한다. 최종적으로 선별된 기사에 대해 사용자가 원하는 LOD 인터페이스를 통하여 요약 기사 읽기 기능을 제공한다. 본 연구의 후속 연구로 사용자의 행위 분석에 기반한 능동적인 LOD 자동화 기법 연구의 필요성을 제안한다.
#text mining #recommender systems #level of detail #textrank

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 텍스트 마이닝과 LOD 기법을 활용한 뉴스 추천 시스템
Ⅳ. 시스템 구현 및 수행 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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