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비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 절차
3. 수치 실험
5. 결론
References
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
Agnihotri, D. / 2017 / Variable global feature selection scheme for automatic classification of text documents / Expert Systems with Applications 81:268~281
Bertule, M. / 2018 / Climate change adaptation technologies for water: A practitioner’s guide to adaptation technologies for increased water sector resilience / CTCN publications
Beyan, C. / 2015 / Classifying imbalanced data sets using similarity based hierarchical decomposition / Pattern Recognition 48:1653~1672
변진호 / 2018 / 핀테크 혁신의 현황과 전망 / 신산업경영저널 36(2):35~48
Chen, Y. / 2004 / Integrating support vector machines in a hierarchical output space decomposition framework / IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 2:949~952
Bertule, M. / 2018 / Climate change adaptation technologies for water: A practitioner’s guide to adaptation technologies for increased water sector resilience / CTCN publications
Beyan, C. / 2015 / Classifying imbalanced data sets using similarity based hierarchical decomposition / Pattern Recognition 48:1653~1672
변진호 / 2018 / 핀테크 혁신의 현황과 전망 / 신산업경영저널 36(2):35~48
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