논문 검색을 위한 K-means 알고리즘 기반의 검색 결과 내 Clustering

Q: 이 논문에서 정의한 검색 결과 내 군집화란 무엇인가?

검색 결과 내 군집화는 검색된 문서들 중 비슷한 내용을 가진 문서들을 묶어 사용자에게 보여주는 방법이다. 이는 검색과 동시에 온라인상에서 실시간으로 문서를 군집화해야 하므로 수행 속도 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 논문의 메타 정보를 활용하여 이 문제를 해결한다.

Q: 논문 검색 결과 내 군집화 시스템은 어떤 방식으로 속도 문제를 해결하는가?

연구 결과, 논문 검색 결과 내 군집화 시스템은 논문의 고정된 주제와 메타 정보(제목, 키워드)를 활용하여 군집화에 필요한 학습 데이터를 사전에 생성한다. 이를 통해 검색 후 실시간으로 군집화 정보를 이용함으로써 속도 문제를 해결한다.

배경만; 고영중; 최호섭; 김종훈

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질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 배경만 고영중 최호섭 김종훈

저널정보: 한국정보과학회 영남지부 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 2007 한국정보과학회 학술 심포지움 논문집 제1권 제1호

발행연도: 2007.12

수록면: 217 - 222 (6page)

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초록· 키워드

본 논문에서는 논문 검색을 위한 검색 결과 내 군집화를 제안한다. 일반 문서 검색의 경우 IR로부터 받은 검색 결과 안에서 유사도가 비슷한 문서들을 자동으로 군집화(Clustering)하기 어렵다. 하지만 논문 검색의 경우 대부분의 논문이 고정된 주제(Topic)를 가지기 때문에 검색 결과에서 군집화에 필요한 학습 데이터의 생성이 가능하다. 제안 시스템은 검색 대상이 되는 전체 논문들의 메타정보(Title)에서 추출한 단어들을 K-means 알고리즘을 이용하여 범주별로 단어 군집화를 한다. 군집화 된 단어들은 각 범주의 키워드 집합으로 사용되고, 범주들의 키워드 집합을 이용하여 각 논문마다 군집화 정보(범주 정보, 키워드 정보)를 생성한다. 생성된 군집화정보는 색인(Indexing) 정보에 포함되어 검색 결과 내 군집화에 이용된다.

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구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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