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김수현 (울산과학기술원) 박해청 (울산과학기술원) 이정혜 (울산과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018년 대한산업공학회 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2018.11
수록면
2,296 - 2,304 (9page)

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It is an urgent task to analyze trends in Blockchain technology to help establish action plans based on Blockchain, which is one of the core technologies in Industry 4.0. This study provides the trend analysis on Blockchain based on topic modeling of text mining for 231 abstracts of Blockchain-related papers published over the past five years. We developed a new topic modeling method called Word2vec-based Latent Semantic Analysis (W2V-LSA), which is based on Word2vec and Spherical k-means clustering to capture the context of corpus in a better representation. We used W2V-LSA to perform the annual trend analysis of Blockchain research by country and compared the results with Probabilistic LSA. We demonstrated the usefulness of W2V-LSA in terms of accuracy and diversity of the topics captured for the documents. It is believed that W2V-LSA will be a useful alternative for better topic modeling and the trend analysis of W2V-LSA will provide insight and show the direction for the future research on Blockchain technology.
#Blockchain #Trend Analysis #Topic Modeling #Word2vec #Probabilistic Latent Semantic Analysis

목차

1. Introduction
2. Literature Review
3. Material
4. Methodology
5. Proposed Method
6. Result
7. Discussion
8. Conclusion
References

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