최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국정보처리학회 2013년도 제40회 추계학술발표대회, 2013 Nov. 08, 2013년, pp.962 - 963
전민아 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 전상훈 (고려대학교 전기전자전파공학과) , 황인준 (고려대학교 전기전자전파공학과)
트위터 해시태그(#, HashTag)는 트윗(Tweets)에서 특정 키워드나 내용을 주제별로 분류하고 검색을 보다 효율적으로 사용하기 위한 사용자 정의 태그이다. 사용자가 정의하기에 따라 다양한 형태로 작성되기 때문에 오히려 검색의 효율성이 떨어질 수 있으며, 사용자는 자신이 작성한 트윗에 어떤 해시태그를 추가해야 하는지에 대한 궁금증이 생기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자가 작성한 트윗에 적합한 해시태그를 추천하는 기법을 제안한다. 수집한 트윗과 해시태그의 키워드를 추출하고 트윗의 유사도를 계산하기 위해 TF-IDF와 Cosine Similarity를 적용하여 유사한 트윗을 갖는 해시태그를 추천한다. 본 논문에서 제안된 기법을 검증하기 위한 실험으로 추천의 정확성을 평가했다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.