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유전알고리즘을 적용한 웹페이지 클러스터링
Web Page Clustering Applying Genetic Algorithm

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2009년 춘계학술대회 (2009.06)바로가기
  • 페이지
    pp.133-138
  • 저자
    이원희, 이우기, 이화기, 조태창
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A107216

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원문정보

초록

한국어
이 논문에서는 유전 알고리즘에 기반한 클러스터링 기법을 웹 페이지 클러스터링 문제에 적용하였다. 클러스터링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제의 하나로서, 유의한 시간 내에 문제를 해결할 수 없는 NP-hard 문제이다. 클러스터링 알고리즘은 다양한 환경에서 적용되고 있으며 K-means 클러스터링 외에도 메타 휴리스틱 방법인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), Simulated annealing(SA), Tabu search 등이 있다. 이 연구에서는 K-means 클러스터링 알고리즘의 거리 계산법을 유전알고리즘의 적응도 함수에 적용하였다. 웹 페이지 클러스터링을 위해 전처리 과정이 필요하고 본 연구에서는 정보검색기법에 주로 사용하는 tf․idf(term frequency and inverse document frequency) 모델을 사용하여 웹 페이지의 벡터를 벡터공간에 표현하였다. 유전 알고리즘을 통해 존재하는 여러 개의 해를 적합한 형태의 스트링으로 표현한 뒤, 선택, 교배, 변이 연산을 종료조건이 만족할 때까지 반복하여 최적해를 구하였다. 이 연구에서는 NP-hard인 웹 페이지 클러스터링 문제를 유전 알고리즘을 통하여 풀고 K-means 알고리즘과 비교 분석하여 우수한 결과를 얻었다.

목차

abstract
 서론
 본론
 실험
 결과 및 분석
 결론
 참고문헌

키워드

Web page Clustering; K-means Algorithm; GA-clustering; Genetic Algorithm;

저자

  • 이원희 [ Wonhee Lee | Department of Industrial Engineering, Inha University ]
  • 이우기 [ Wookey Lee | Department of Industrial Engineering, Inha University ]
  • 이화기 [ Hwakee Lee | Department of Industrial Engineering, Inha University ]
  • 조태창 [ Tae-Chang Jo | Department of Mathematics, Inha University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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