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Research Trends on Graph-Based Text Mining
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- 간행물
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- 통권
- Vol.8 No.4 (2014.07)바로가기
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- 페이지
- pp.37-46
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A230906
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Since text mining has been assumed to apply for unformatted text (document), it is necessary to represent text with simplified models. One of the most commonly used models is the vector space model, in which text is represented as a bag of words. Recently, many researches tried to apply a graph-based text model for representing semantic relationships between words. In this paper, we surveyed research trends of graph-based text representation models for text mining. We summarized the models, their features and forecasted further researches.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Vector Space Model
3. Classification of Graph-based Text Model
3.1. Classification by Graph Format
3.2. Classification by Graph Contents
4. Technologies for Graph-based Text Mining
4.1. PageRank
4.2. TextRank and LexRank
4.3. HITS
4.4. PMI
4.5. Frequent Itemset Mining
5. Conclusions and Further Research Trends
Acknowledgements
References
키워드
Text Mining Vector Space Model Text Representation Graph Model저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Smart Home
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1975-4094
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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