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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 177 - 183 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.2.177
이용수
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웹 문서, 신문 기사, 보고서, 논문, 특허 등 상당 부분의 빅데이터는 텍스트 형태로 이루어진다. 따라서 텍스트 데이터의 분석은 빅데이터에서 중요하게 다루어지는 분야이다. 통계학과 머신러닝을 이용한 텍스트 데이터의 분석을 위하여 수집된 텍스트 문서는 정형화된 데이터 형태인 문서-단어 행렬로 전처리 된다. 일반적으로 이 행렬은 상당 부분의 원소가 0의 값을 갖는 희소성 문제를 나타내기 때문에 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 베이지안 분위회귀모형과 다차원척도법을 이용한 텍스트 데이터 분석방법을 연구하여 이 문제를 해결하려고 한다. 제안 방법의 실제 적용에 대한 성능평가를 위하여 가상확장현실과 관련된 특허문서를 수집하여 분석하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
P. Bruce, A. Bruce, P. Gedeck, Practical Statistics for Data Scientists, O’Reilly Media, Sebastopol, CA, 2020.
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D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre, G. Driessche, J. Schrittwieser, I. Antonoglou, V. Panneershelvam, M. Lanctot, S. Dieleman, D. Grewe, J. Nham, N. Kalchbrenner, I. Sutskever, T. Lillicrap, M. Leach, K. Kavukcuoglu, T. Graepel, D. Hassabis, D. “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,” Nature, vol. 529, pp. 484-489, 2016.
S. Jun, “A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 25, no. 5, pp. 470-476, 2015.
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D. Silver, A. Huang, C. J. Maddison, A. Guez, L. Sifre, G. Driessche, J. Schrittwieser, I. Antonoglou, V. Panneershelvam, M. Lanctot, S. Dieleman, D. Grewe, J. Nham, N. Kalchbrenner, I. Sutskever, T. Lillicrap, M. Leach, K. Kavukcuoglu, T. Graepel, D. Hassabis, D. “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,” Nature, vol. 529, pp. 484-489, 2016.
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