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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.6 no.11, 2017년, pp.521 - 526
Data format of Big data is diverse and vast, and its generation speed is very fast, requiring new management and analysis methods, not traditional data processing methods. Textual mining techniques can be used to extract useful information from unstructured text written in human language in online d...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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오피니언 마이닝은 무엇인가? | 오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 특정 주제에 대한 사람들의 주관적인 의견을 통계 및 수치화하여 객관적인 정보로 바꾸는 기술로서 문서의 주제보다 사건이나 인물에 대한 사람들의 의견 뿐만 아니라 긍정, 부정 및 중립 등의 감정과 태도로 분석하기 때문에 감성 분석(Sentiment Analysis) 라고도 불린다[7]. | |
소셜 네트워크 상에서 비정형 데이터로부터 정보를 뽑아내고 분석하는 방법에는 무엇이 있는가? | 소셜 네트워크 상에서 비정형 데이터로부터 정보를 뽑아내고 분석하는 방법은 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 자연어처리기술을 이용하여 유용한 정보를 추출하는 Text Mining, 소셜미디어의 문서에 담긴 텍스트 문장을 자연어처리 기술과 감정 분석 기술을 적용하여 사용자의 의견을 분석하는 Opinion Mining, 네트워크 연결구조와 연결 강도를 분석하여 어떤 메시지가 어떤 경로를 통해 전파되는지를 파악하는 Network Analysis 등이 있다. 또한, 키워드간 상호관계를 예측하는 Data Mining과 시각화 등의 방법으로 빅데이터를 분석할 수 있다[3]. | |
비정형 데이터의 생성 속도가 매우 빠르게 증가하는 이유는 무엇인가? | 또한 시간이 흐르면서 데이터의 종류도 복잡해지고 다양화되고 있으며 특히, 비정형 데이터의 생성 속도가 매우 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이는 PC와 인터넷 같은 디지털 기기의 사용과 함께, 페이스북이나 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스 (SNS)가 모바일 폰의 사용과 결합되면서 엄청난 시너지 효과를 내고 있기 때문이다[1]. 또한 스마트 단말 사용자들이 거의 모든 시간대에 SNS로 자신들의 ‘감정’ 데이터를 쏟아내고 있을 뿐만 아니라 스마트폰에 내장된 GPS, 가속센서, 거리센서 등도 시시각각 상황(context) 정보를 양산하는 등 모바일시대가 도래하면서 더 빠르게 진화하고 있다. |
J. P. Woo, "Big Data Analysis will ahead," Maekyung Pub. pp.236-251, 2017.
"The Guide for Advanced Data Analytics Professional," Korea Database Agency, 2014.
T. M. Song and J. Y. Song, "Social Big Data Research Methodology with R," Hannarae Pub., ch. 1, pp.16-39, 2016.
Tag Cloud [Internet], https://ko.wikipedia.org/wiki/
K. T. Kim, J. G. Ahn, and D. H. Kim, "Big Data Weapering 1," AgePerson Pub., ch. 1, pp.4-12, 2017.
Y. D. Yun, J. H. Jo, and H. S. Lim, "A Comparative Analysis of Cognitive Change about Big Data Using Social Media Data Analysis," in KIPS Tr. Software and Data Eng., Vol.6, No.7, pp.371-378, 2017.
Opinion Mining [Internet], https://www.facebook.com/kubigdata/posts/504333396427600
B. I. Kang, M. Song, and W. S. Jho, "A Study on Opinion Mining of Newspaper Texts based on Topic Modeling," Journal of Korean Society for Library and Information Science, Vol.47, No.4, pp.315-334, 2013.
David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan, "Latent Dirichlet Allocation," Journal of Machine Learning Research, 3(Jan.), pp.993-1022, 2003.
B. M. Jeong, T. H. Kim, J. Lee, and J. S. Kim, "Twitter Topic Extraction and Topic Category Decision using LDA Model," Proceedings of KISSE Winter Conference, pp.787-788, Dec., 2014.
Yohan Jo, Dongwoo Kim, Il-Chul Moon, and Haeyun Oh [Internet], http://seslab.kaist.ac.kr/xe2/?modulefile&actprocFileDownload&file_srl5591, 2009.
S. Y. Bong and K. B. Hwang, "Applying Labeled LDA to Author Keywirds Recommendation," Proceedings of KIISE Spring Conference, Vol.37, No.1(C), pp.385-389, 2010.
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