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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.6, 2020년, pp.1 - 8
The use of text data in big data analytics has been increased. So, much research on methods for text data analysis has been performed. In this paper, we study Bayesian learning based on conjugate prior for analyzing keyword data extracted from text big data. Bayesian statistics provides learning pro...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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베이지안 통계학의 장점은 무엇인가? | 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다. | |
키워드 데이터 분석의 문제점은? | 키워드 데이터 분석을 위한 기존의 연구들은 대부분 수집된 데이터 전체를 한 번의 모형 구축을 위하여 모두 사용하였다. 이와 같은 키워드 분석은 새로운 데이터가 추가될 때 기존의 데이터와 새로운 데이터를 합쳐서 다시 분석해야 하는 어려움이 있다. 특히 빅데이터 환경에서는 매일 막대한 양의 새로운 데이터가 생성되고 저장된다. | |
키워드 데이터 분석(keyword data analysis)이란 무엇인가? | 키워드 데이터 분석(keyword data analysis)은 문서 기반의 빅데이터로부터 전처리 과정을 통하여 구축된 정형화된 텍스트 데이터(structured text data)를 분석하여 의미 있는 패턴을 추출하는 과정이다[1-5]. 다양한 분야에서 키워드 데이터 분석을 위하여 통계학과 머신러닝에서 제공하는 데이터 분석기법을 사용한다. |
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