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정보관리연구 = Journal of information management, v.39 no.4, 2008년, pp.47 - 66
김성희 (중앙대학교 문헌정보학과) , 엄재은 (중앙대학교 대학원 문헌정보학과)
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This study introduced the machine learning algorithms to overcome the many different limitations involved with manual classification and to provide the users with faster and more accurate classification service. The experiments objects of the study were consisted of 100 literature titles for each of...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 의사결정나무의 생성 단계는 어떤 과정을 거쳐 수행되는가? | 의사결정나무의 생성 단계는 첫째, 의사결정나무의 형성(Growing), 둘째, 가지치기(Remove branch), 셋째, 타당성평가(Assessment), 넷째, 해석(Interpretation) 및 예측(Prediction)등의 과정을 거쳐서 수행된다. 각 단계별로 살펴보면 첫째, 의사결정나무의 형성이다. | |
| 문서분류란 무엇인가? | 문서분류란 문서의 내용을 작업자가 읽고 문서를 미리 정의한 범주로 분류하는 작업이다. 일반적으로 분류라고 하면 정해진 분류체계 하에서 분류하고자 하는 각 문헌들을 가장 적합한 카테고리로 배정하여 집단화하는 작업을 의미한다. | |
| KNN의 특징은 무엇인가? | KNN(K nearest neighbor Classifier)은 Yang(1994)에 의해서 제안되었다. 이 알고리즘의 특징은 아주 간단하다는 것과 학습단계에서 최소한의 처리 작업을 한다는 것이다. 문서분류 관점에서 KNN의 정확도는 매우 우수하나, 분류 단계에서 실행속도는 매우 느리다는 단점을 가지고 있다. |
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