LDA 모델을 이용한 트위터 토픽 추출 및 토픽 카테고리 판단
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정병문 | - |
dc.contributor.author | 김태환 | - |
dc.contributor.author | 이진 | - |
dc.contributor.author | 김정선 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T18:42:00Z | - |
dc.date.available | 2021-06-22T18:42:00Z | - |
dc.date.created | 2021-02-18 | - |
dc.date.issued | 2015-12 | - |
dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/16465 | - |
dc.description.abstract | 최근 모바일 단말기가 발달함에 따라 많은 모바일 단말기 사용자들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하 고 있다. 이로 인해 소셜 네트워크 서비스에는 수 많은 내용들이 게시되고 있다. 이러한 내용을 이용하 여 내용 내 의미 있는 정보인 토픽을 찾아낼 수가 있으며 토픽은 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천 으로 사용이 가능해진다. 본 논문은 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 토픽을 찾기 위해 토픽 모델링의 LDA 모델을 이용하고 있으며, 토픽들이 어떤 카테고리에 속하는지를 파악하기 위해 토픽 단어에 해당하 는 뉴스 내용들을 분석하고 토픽을 이루는 단어그룹과 비교한 후 토픽 카테고리를 판단 하였다. 본 논문 의 결과를 통해 트위터의 토픽과 토픽에 대한 카테고리를 판단할 수 있으며, 이로 인해 트위터 이용자들 이 관심 있어하는 토픽 단어들과 그 단어들에 대한 카테고리를 알 수 있다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | LDA 모델을 이용한 트위터 토픽 추출 및 토픽 카테고리 판단 | - |
dc.title.alternative | Twitter Topic Extraction and Topic Category Decision using LDA Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김정선 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 제42회 한국정보과학회 동계학술발표회 논문집, pp.787 - 788 | - |
dc.relation.isPartOf | 제42회 한국정보과학회 동계학술발표회 논문집 | - |
dc.citation.title | 제42회 한국정보과학회 동계학술발표회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 787 | - |
dc.citation.endPage | 788 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06602529 | - |
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