Automatic Classification of Blog Posts

블로그 포스트의 자동 분류 시스템

  • Jho, Hee-Sun (Kumoh National Institute of Technology, Department of Computer software Engineering) ;
  • Kim, Su-Ah (Kumoh National Institute of Technology, Department of Computer software Engineering) ;
  • Lee, Hyun-Ah (Kumoh National Institute of Technology, Department of Computer software Engineering)
  • 조희선 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김수아 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 이현아 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2013.10.06

Abstract

편리한 블로그 사용과 블로그에서의 정보 탐색을 위해서는 내용에 기반한 분류가 필요하다. 대부분의 블로그 사이트에서는 내용 기반 분류를 제공하고 있으나, 블로거들은 자신이 작성한 블로그에 대한 수동 분류를 입력하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 분류가 제공되는 블로그 사이트에서 각 분류별 문서를 수집하고, 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도를 활용하여 문서 내 어휘의 자질 가중치를 부여하고, 다양한 학습기를 이용하여 분류 모델을 생성한 뒤 블로그의 특성에 적합한 자질 추출 알고리즘과 분류 알고리즘을 찾아낸다. 실험에서는 본 논문에서 고안한 CTF-IECDF와 나이브 베이즈 멀티노미얼로 조합한 분류 모델이 75.40%의 분류 정확률을 보였다.

Keywords