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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제3호
발행연도
2009.3
수록면
236 - 243 (8page)

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특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드(emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.
#트렌드 탐지 #트렌드 속성 #트렌드 순위 결정 #Trend Detection #Properties of Trend Lines #Trend Ranking

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 제기
4. 트렌드 속성
5. 트렌드 순위 결정
6. 실험 및 결과
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

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1. [단행본] - Firminger, L. / 2003 / Trend Analysis: a collection of sub methodologies / Swinburne University of Technology google schola 2. [학술대회논문] - Glance, N. / 2004 / BlogPulse: Automated Trend Discovery for Weblogs / In WWW 2004 Workshop on the Weblogging Ecosystem: Aggregation, Analysis and Dynamics google schola 3. [학술대회논문] - Mei, Q. / 2005 / Discovering evolutionary theme patterns from text: an exploration of temporal text mining / Proceedings of the eleventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery in data mining google schola 4. [인터넷자원] - / / Google Trends google schola 5. [학술대회논문] - Lavrenko, V. / 2000 / Language models for financial news recommendation / Proceedings of the ninth international conference on Information and knowledge management google schola

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