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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김호용 (과학기술연합대학원대학교(UST)) 이승우 (한국과학기술정보연구원(KISTI)) 장홍준 (한국과학기술정보연구원(KISTI)) 서동민 (한국과학기술정보연구원(KISTI))
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
556 - 578 (23page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

준 실시간 뉴스 이슈 분석을 위한 계층적 · 점증적 군집화
김호용 ,  이승우 ,  장홍준 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2020.06 학술저널
뉴스 이슈 분석을 위한 계층적·점증적 군집화 성능 및 속도 개선
김호용 2020.01 학위논문

2019

준 실시간 이슈 분석을 위한 계층적 다중 뉴스 문서 군집화
김호용 ,  장홍준 ,  이승우 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록· 키워드

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실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k -평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.
#뉴스 기사 #계층적 군집화 #점증적 군집화 #가중 코사인 유사도 #샴 신경망 #News Articles #Hierarchical Clustering #Incremental Clustering #Weighted Cosine Similarity #Siamese Neural Networks

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안하는 군집화 방식
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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