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韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.19 no.4, 2014년, pp.43 - 53
김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과) , 조진남 (동덕여자대학교 정보통계학과) , 김동건 (동덕여자대학교 정보통계학과)
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In this paper, we propose an ontology-based approach to measuring degree-of-interest in country by analyzing wikipedia usage data. First, we developed the degree-of-interest ontology called DOI ontology by extracting concept hierarchies from wikipedia categories. Second, we map the title of frequent...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 제품 이미지 분석에 가장 많이 활용되고 있는 데이터는? | 제품 이미지 분석에는 트위터 데이터가 많이 활용되고 있다 [3,4]. 트위터는 140자 이내의 단문을 전송하는 특성 때문에 대부분 사용자의 단편적 감정이나 단순 정보를 포함한다. | |
| 키워드들에 대한 전처리를 위해서 관심도 온톨로지에 전처리 규칙을 정의한 이유는? | 추출된 모든 키워드를 인스턴스로 활용할 수 있는 것은 아니다. 키워드들 중에는 중복된 경우도 있고, 같은 의미를 갖는 경우도 있으며 간혹 적절치 않은 키워드가 선정되는 경우도 있었다. 따라서 이러한 키워드들에 대한 전처리를 위해서 관심도 온톨로지에 전처리 규칙을 정의하였다. | |
| 안홀트 국가 브랜드 지수는 어떻게 산출되는가? | 현재 가장 많이 사용되고 있는 안홀트 국가 브랜드 지수[2]는 문화 및 유산, 국민, 수출, 관광, 정부, 그리고 투자 및 이민의 6가지 분야로 분류하고 설문 조사를 통해 1년에 한번씩 국가 브랜드 지수를 발표하고 있다. 한 국가의 브랜드 지수를 계산하기 위해서 10개국 10,000명의 소비자에게 설문조사를 실시하고 이중 다시 1,000 명의 대표 샘플을 추출하여 브랜드 지수를 계산한다. |
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