2018년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
해시태그 집합 기반 소셜 미디어 데이터 마이닝을 위한 클러스터링 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
A Clustering Algorithm for Hashtag Set based Social Media Data Mining |
| 저자(Author) |
김용담
정성원
Yongdam Kim
Sungwon Jung
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 01 PP. 0203 ~ 0205 (2018. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 대용량 소셜 미디어 데이터 마이닝에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 소셜 미디어 데이터에도 종류가 어려가지 있지만, 그 중에서 사용자의 핵심 정보를 포함하고 있는 해시태그를 분석하는 마이닝 기법들이 제안되었다. 해시태그를 분석하기 위한 기법들 중에 클러스터링 알고리즘을 이용한 방법들이 있는데, 기존 기법들은 모두 데이터를 고정된 차원의 벡터로 가정하고, 벡터 공간에서 분석을 하였다. 이 경우 백-오브-워드나 워드-임베딩 모델을 사용하였는데, 다양한 해시태그를 포함하고 있는 대용량 소셜 미디어 데이터에 대해서 특징 벡터를 만들 경우 차원의 저주로 인하여 클러스터링이 잘 되지 않는다는 문제가 있다. 이를 해결 하기 위해서 본 연구에서는 소셜 미디어 데이터를 집합으로 정의하고, 대용량 데이터도 효율적으로 처리할 수 있는 분할형 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 또한, 분할형 클러스터링알고리즘에서 정의된 유사도로 분류할 수 없는 데이터들을 처리하기 위해 적응형 k 대표 센트로이드 알고리즘을 제안한다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
