합성곱 순환 신경망 모델을 활용한 주제별 트윗 분류 기법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이제훈 | - |
dc.contributor.author | 김건우 | - |
dc.contributor.author | 이동호 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T13:21:40Z | - |
dc.date.available | 2021-06-22T13:21:40Z | - |
dc.date.created | 2021-02-18 | - |
dc.date.issued | 2017-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/8408 | - |
dc.description.abstract | 최근 스마트폰 이용자의 증가와 무선 인터넷 서비스의 확장에 따라 트위터, 인스타그램, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스 이용자가 급증하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 통해 사용자들은 다양한 정보를 손쉽게 접할 수 있으며, 사용자간의 관계 형성을 통해 자유로운 의사소통과 정보 공유가 가능하다. 하지만 다양한 주제와 관련된 대량의 정보들이 무분별하게 제공됨에 따라 사용자는 관심 정보를 획득하기 위해 많은 시간과 노력을 소비해야한다. 본 논문에서는 주제별로 분류된 정보를 제공하여 사용자의 관심 정보를 보다 직관적으로 찾을 수 있는 트위터 기반 주제별 트윗 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 는 합성곱 신경망과 순환 신경망을 결합한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 계정 내에 무분별하게 쌓여 있 는 트윗들을 주제별로 분류한다. 마지막으로 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델이 기존 기계학 습 기법보다 우수함을 보인다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 합성곱 순환 신경망 모델을 활용한 주제별 트윗 분류 기법 | - |
dc.title.alternative | Topic-centric Tweets Classification Technique exploiting Convolutional-Recurrent Neural Network Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이동호 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2017 한국소프트웨어종합학술대회, pp.286 - 288 | - |
dc.relation.isPartOf | 2017 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 2017 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 286 | - |
dc.citation.endPage | 288 | - |
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=NODE07322127 | - |
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