웹 에이전트를 위한 통합방식 문서 클러스터링 = A Hybrid Document Clustering for a Web Agent
저자
양찬범(Chan-Bum Yang) ; 이성열(Sung-Yull Lee) ; 박영택(Young-Tack Park)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2001
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
수록면
422-430(9쪽)
제공처
소장기관
웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni 의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.
더보기A web agent is an intelligent system which learns preferences of users by monitoring the behavior of users and provides the personalized search service to users. Because a web agent performs inductive learning to extract preference information of users, input documents submitted to inductive learning system need to be categorized. In this paper, we propose a hybrid document clustering method that integrates a top-down and a bottom-up clustering methods for efficient clustering of input documents. We apply COBWEB to top-down clustering, and apply intersection-based clustering of Etzioni's bottom-up method. COBWEB produce a document classification tree from input documents. We propose the evaluation function for creating the efficient initial cluster from the classification tree. We can reduce the count of inter-cluster merge operation by using the evaluation function. Ultimately, we will show that the proposed clustering method outperforms the pervious clustering method in the aspects of precision and execution speed.
더보기서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)