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R program을 이용한 토픽모델 분석 : Latent Dirichlet Allocation을 중심으로
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- 발행기관
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2016년 한국경영정보학회 춘계학술대회 (2016.06)바로가기
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- 페이지
- pp.649-658
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A276870
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원문정보
목차
Topic Model - Latent Dirichlet Allocation (LDA)
LDA Intuition: 문서는 여러개의 주제들을 동반하고 있다.
LDA Goal & Task
LDA Fact
LDA 그래프 모델
LDA Posterior Computation → Approximation: Inference
Topic Model Inference
LDA Inference Algorithm: 2 Categories
Tools Implementing LDA
Implementing LDA in R Program
Data Collection: ‘rvest’
Pre-Process: ‘tm’ (1) Clean (2) Corpus & DTM
Model Fit: ‘topicmodels’
Plot ggplot: Spot Log-Likelihood Values
Result: 70 topics with 20 Keywords
Visualization: ‘LDAvis’ Example: Interpretation with 5 Topics
References
저자
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
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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