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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Young-Wook Kim (Korea University) Ki-Hyun Kim (Korea University) Hong-Chul Lee (Korea University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제10호(통권 제175호)
발행연도
2018.10
수록면
103 - 109 (7page)

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In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users’ needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users’ needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.
#Document Categorizing #Topic Modeling #Association Rule #Hierarchical Clustering

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. Dynamic Text Categorizing Method
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (13)

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