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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 논문의 목적은 SVM(지지벡터기계) 분류기의 성능을 문헌간 유사도를 이용해서 향상시키는 것이다. 는 문헌 벡터 자질 표현에 기반한 SVM 문헌자동분류를 제안하였다. 제안한 방식은 분류 자질로 색인어 대신 문헌 벡터를, 자질값으로 가중치 대신 벡터유사도를 사용한다. 제안한 방식에 대한 실험 결과, SVM 분류기의 성능을 향상시킬 수 있었다. 실행 효율 향상을 위해서 문헌 벡터 자질 선정 방안과 범주 센트로이드 벡터를 사용하는 방안을 제안하였다. 실험 결과 소규모의 벡터 자질 집합만으로도 색인어 자질을 사용하는 기존 방식보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.
Abstract
The purpose of this paper is to explore the ways to improve the performance of SVM(Support Vector Machines) text classifier using inter-document similarit ies. SVMs are powerful machine technique for automatic document classification. In this paper text categorization via SVMs aproach based on feature representation with document vectors is suggested. In this appr oach, document vectors instead stead of term weights are used as feature values. Experiments show that SVM clasifier with do cument vector features can improve the document classification performance. For the sake o f run-time efficiency, two methods are developed: One is to select document vector feature s, and the other is to use category centroid vector features instead. Experiments on these two methods show that we the performance of conventional methods with index term features.
초록
본 논문에서는 OpenURL을 이용한 전자자원 링킹시스템의 개요를 기술하고 있다 이어서 16개의 OpenURL link resolver를 선정해서 서버설치여부, 보유하고 있는 저널종수, 서비스 커스터마이제이션, 사용통계서비스 등을 기준으로 비교분석하였다. 분석결과는 각 도서관 및 유관기관에서 링킹시스템을 구입 또는 구축해서 이용할 경우 자관에 맞는 시스템을 선정하는데 도움이 될 것이다.
Abstract
This study describes the concept of link resolvers using OpenURL. Then, the study analyzed the commercially available link resolvers in terms of remote & local hosting, title list, customization of the services and usage statistics. The results will help the libraries select the appropriate link resolvers that are relevant to the features of the libraries.