- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 전체 문헌집단으로부터 초기 질의어에 대한 연관용어 선정 시 사용할 수 있는 최적의 기법을 찾기 위해 연관규칙 마이닝과 용어 클러스터링 기법을 이용하여 연관용어 선정 실험을 수행하였다. 연관규칙 마이닝 기법에서는 Apriori 알고리즘을 사용하였으며, 용어 클러스터링 기법에서는 연관성 척도로 GSS 계수, 자카드계수, 코사인계수, 소칼 & 스니스 5, 상호정보량을 사용하였다. 성능평가 척도로는 연관용어 정확률과 연관용어 일치율을 사용하였으며, 실험결과 Apriori 알고리즘과 GSS 계수가 가장 좋은 성능을 나타냈다.
Abstract
In this study, experiments for selection of association terms were conducted in order to discover the optimum method in selecting additional terms that are related to an initial query term. Association term sets were generated by using support, confidence, and lift measures of the Apriori algorithm, and also by using the similarity measures such as GSS, Jaccard coefficient, cosine coefficient, and Sokal & Sneath 5, and mutual information. In performance evaluation of term selection methods, precision of association terms as well as the overlap ratio of association terms and relevant documents' indexing terms were used. It was found that Apriori algorithm and GSS achieved the highest level of performances.
초록
학술적 웹 공간을 대상으로 하는 연구는 페이지와 링크의 역동성 때문에 정량적인 방법과 함께 내용 분석 등의 정성적인 방법을 사용하는 것이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 내용 분석의 한 방법으로 한국 학술적 웹 공간 내에서 외부 링크로 연결된 페이지 및 링크의 유형을 분류한 후 이를 네트워크 구조 분석에 반영하여 한국 학술적 웹 공간의 특성을 자세히 살펴보았다. 분석 결과 데이터의 수집 시점을 나타내는 기본 네트워크와 내용 분석 시점을 나타내는 활성 네트워크 사이에 구조적으로 큰 차이가 없었으나, 기관 유형별로 다른 기관들을 링크하는 목적이 다르게 나타났다. 그리고 한국 학술적 웹 공간은 여러 중앙성 지수들과 결속계수 간의 설명력이 유사하게 나타나는 형태의 네트워크임을 확인하였다.
Abstract
Since the Web is dynamic, it is necessary to analyze scholarly Web space with both quantitative and qualitative methods for better understanding of communication characteristics. In this study, we analyzed contents of pages and links to ascertain the characteristics of Korean scholarly Web space in terms of network structure and communication behavior. The result shows that the structure of the original network with all the external links remained is not much different from that of the network with activated external links only. However, the purposes of linking vary among scholarly institutions. The centrality measures correlate more strongly with the clustering coefficient than with the constraint index implying the similar explanatory power of the two types of structural indices.