2018년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
연구자 및 저널의 토픽 추출을 통한 LDA 기반 저널 추천 방법론 |
| 영문제목(English Title) |
LDA Based Journal Recommendation Method By Extracting Topics of Researchers and Journals |
| 저자(Author) |
손연빈
최재명
김수연
이예준
이종환
장진영
최예림
Yeonbin Son
Jaemyoung Choi
Sooyoun Kim
Yejoon Lee
Jonghwan Lee
Jinyeong Jang
Yerim Choi
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0023 ~ 0024 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
연구자는 연구 결과 발표를 위해 연구 논문을 저널에 투고하는 과정을 필수적으로 거친다. 연구 논문은 저널에 투고되며, 연구 논문과 적합한 저널을 찾는 과정은 매우 중요하다. 하지만 저널의 수가 많고, 같은 분야 내에서도 다양성이 높기 때문에 대부분의 연구자는 저널을 선택하는 과정에서 어려움을 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Latent Dirichlet Allocation 기반의 토픽 모델링 방법론을 이용하여 각 저널마다 토픽을 추출해 연구자 논문의 토픽과 연관도가 높은 저널을 추천하는 시스템을 제안한다. 저널에 투고된 논문의 토픽은 저널을 대표할 수 있다고 간주하여, 토픽 모델링을 진행하고, 연구자로부터 논문의 제목, 초록, 키워드 등을 입력받아 이 또한 토픽을 추출한다. 그 다음 연구자 논문과 각 저널간의 토픽 연관도를 계산하여 이를 통해 연구자에게 적절한 저널을 추천한다. 실험을 통해 특정 연구자에게 추천된 저널의 연구 분야 분석을 진행하였고 연구자에게 유의한 저널이 추천되었는지 성능을 평가하였으며, 성능 평가 결과 우수함을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 방법론을 통해 국내외 연구자들이 적절한 저널에 논문을 투고하여 활발한 연구활동을 할 수 있기를 기대한다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
