모바일 앱 트렌드를 고려한 2단계 군집화 방법

허정만; 박소영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허정만 (상명대학교) 박소영 (상명대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제20권 제4호

발행연도: 2015.4

수록면: 17 - 23 (7page)

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본 논문에서는 단어 군집을 사용하여 모바일 앱을 군집화하는 방법을 제안한다. 모바일 앱 트렌드의 빠른 변화를 고려하여, 제안하는 방법은 미리 정의된 분류체계를 사용하지 않고, 모바일 앱 집합에 군집화 기술을 적용하여 의미적으로 유사한 모바일 앱을 묶는다. 짧은 모바일 앱 소개 글의 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 각 단어에 대해 unigram 뿐만 아니라, bigram, trigram, 단어 군집 정보를 추가적으로 확보하여 활용한다. 모바일 앱을 전체적으로 정확하게 군집화하기 위해서, 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 모바일 앱 군집의 크기가 지나치게 작거나 크지 않도록 관리한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 전체 정확도를 57.48%에서 79.66%로 22.18% 개선시켰다.

#모바일 앱 군집 #단어 군집 #군집화방법 #텍스트 분석 #Mobile App Clustering #Word Clustering #Clustering Algorithm #Text Analysis

참고문헌 (24)

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1. [학술지(정기간행물)] - 김성수 / 2011 / 모바일 애플리케이션 이용의도에 관한 실증적 연구 / 한국정보기술학회논문지 9 (8) : 213 ~ 228

2. [보고서] - J. M. Lim / 2013 / Survey on the Internet Usage : 284 ~

4. [학술지(정기간행물)] - 허정만 / 2014 / 단어 군집 기반 모바일 애플리케이션 범주화 / 한국컴퓨터정보학회논문지 19 (3) : 17 ~ 24

5. [학술지(정기간행물)] - H. S. Lim / 2002 / Development Trends and Construction of an Automatic Document Classifier / Journal of Internet Computing and Services 3 (3) : 48 ~ 56

6. [학술대회논문] - Y. Yang / 1997 / A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization / Proc. of the International Conference in Machine Learning : 412 ~ 420

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