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토픽 기반의 트윗 분류를 위한 해시태그 분석 기법
Hashtag Analysis Scheme for Topic based Tweet Categorization 원문보기

한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회, 2014 Nov. 05, 2014년, pp.737 - 740  

김용성 (고려대학교 전기전자공학과) ,  전상훈 (고려대학교 전기전자공학과) ,  유제혁 (고려대학교 전기전자공학과) ,  황인준 (고려대학교 전기전자공학과)

초록
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최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 찾아 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 해시태그별로 수집한 트윗에서 키워드를 추출한다.
  • 본 논문에서는 토픽 기반의 트윗 분류를 위한 해시태그 분석 기 법을 제안하였다. 트위터 에서 카테고리별 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 이를 분석하여 사용자가 남긴 트윗과 가장 유사한 카테고리를 유추할 수 있었다.
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