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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전성해 (청주대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
1 - 8 (8page)

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빅데이터 분석에서 텍스트 데이터의 활용이 증가하고 있다. 따라서 텍스트 데이터의 분석 기법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다.
#빅데이터 #베이지안통계 #베타분포 #공액사전분포 #키워드데이터 #Big Data #Bayesian Statistics #Beta Distribution #Conjugate Prior Distribution #Keyword Data

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 공액 사전분포를 이용한 베이지안 키워드 분석
IV. 사례 분석
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
C. Lesmeister / 2017 / Mastering Machine Learning with R / Packt google schola J. M. Kim / 2019 / Patent Keyword Analysis Using Time Series and Copula Models / Applied Science 9(19):4071 google schola D. Uhm / 2017 / An Interval Estimation Method of Patent Keyword Data for Sustainable Technology Forecasting / Sustainability 9(11):2025 google schola S. Park / 2020 / Patent Keyword Analysis of Disaster Artificial Intelligence Using Bayesian Network Modeling and Factor Analysis / Sustainability 12:505 google schola J. Kim / 2017 / Penalized Regression Models for Patent Keyword Analysis / Model Assisted Statistics and Applications-International Journal 12:239~244 google schola

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