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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오선영 (이노와이어리스) 온병원 (군산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.5
발행연도
2018.5
수록면
478 - 488 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.5.478

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대용량 테스트 문서에서 의미 있는 정보를 찾기 위한 다양한 주제 추출 알고리즘이 사용되고 있다. 주제 추출 알고리즘은 베이지안(Bayes) 확률 모델을 사용하기 때문에 사전확률 α와 β가 입력으로 주어져야 한다. 기존에는 주제 추출 알고리즘을 사용하기 위해 기본(default) 사전확률을 사용하거나, 주관적으로 그 값을 결정하였다. 본 연구에서는 주제 추출 알고리즘의 사전확률을 자동으로 결정해주는 맵리듀스 기반의 알고리즘을 제안하고 대용량 데이터에 대한 성능과 정확도를 크게 향상시켰다. 기존의 단일 쓰레드 알고리즘과 다르게, 제안된 맵리듀스 알고리즘은 입력된 데이터에 적합한 사전확률을 빠르게 찾고 주제 추출 알고리즘을 실행하여 정확한 주제를 추출할 수 있다. 본 연구의 실험 결과에 따르면, 제안 방안은 주제일관성과 성능 측면에서 기존 방안보다 우수함을 나타낸다.
#주제 추출 알고리즘 #사전확률 #맵리듀스 #주제일관성 #topic extraction algorithm #prior probability #mapreduce #topic coherence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방안
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
S. Cho. (2007, October 29). Background of Landscape Urbanism (1):Characteristics of 21st Century Knowledge Information Industry Society [Online]. Available: http://www.ecola.co.kr/scenery/galleryView- Body.asp?gid=3&num=165 UPI [Online]. Available: https://www.upi.com/ KoreaHerald [Online]. Available: http://m.koreaheral d.com/ Mengnews [Online]. Available: http://mengnews.joins. com/ DowJones [Online]. Available: https://www.dowjones. com/products/factiva/

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