텍스트 마이닝과 LOD 기법을 활용한 뉴스 추천 시스템
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김다희 | - |
dc.contributor.author | 윤소영 | - |
dc.contributor.author | 채승연 | - |
dc.contributor.author | 유석종 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-08T08:48:26Z | - |
dc.date.available | 2023-11-08T08:48:26Z | - |
dc.date.issued | 2022-08 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.issn | 2093-7571 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/152565 | - |
dc.description.abstract | 오늘날 현대인들은 기하급수적으로 늘어나는 정보 홍수 속에서 중요한 뉴스 기사를 판별하는 과정없이 그대로 방치되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하고자 텍스트 마이닝과 LOD 기법을 활용하여 유용한 기사를 선별하는 뉴스 추천 시스템을 제안하였다. 포털 사이트 네이버의 뉴스 기사를 크롤링하여 분석 데이터를 수집하고, 자연어 처리를 위해 기사 본문에 대해 전처리를 수행한다. K-means 군집화를 통해 중복 기사를 제거하고, TF-IDF 모델과 TextRank 알고리즘을 이용해 각 기사별 중요 키워드를 추출한다. 최종적으로 선별된 기사에 대해 사용자가 원하는 LOD 인터페이스를 통하여 요약 기사 읽기 기능을 제공한다. 본 연구의 후속 연구로 사용자의 행위 분석에 기반한 능동적인 LOD 자동화 기법 연구의 필요성을 제안한다. | - |
dc.format.extent | 6 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.title | 텍스트 마이닝과 LOD 기법을 활용한 뉴스 추천 시스템 | - |
dc.title.alternative | A News Recommendation System using Text Mining and LOD Techniques | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | South Korea | - |
dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2022.20.8.1 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.20, no.8, pp 1 - 6 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 20 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 6 | - |
dc.identifier.kciid | ART002868227 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | text mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | recommender systems | - |
dc.subject.keywordAuthor | level of detail | - |
dc.subject.keywordAuthor | textrank | - |
dc.subject.keywordAuthor | . | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.