데이터 변형성 기반 유사성 연결을 위한 단어 추천 알고리즘

• 영문명: Words Recommendation Algorithm for Similarity Connection based on Data Transmutability
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김분희(Boon-Hee Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제8권 제11호, 1719~1724쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.11.30

국문 초록

기존의 데이터 처리 방식과는 다른 접근이 필요한 빅데이터는 데이터의 분량, 데이터의 변화 속도, 데이터의 다양성의 특징을 가진 비정형 데이터이다. 트위터의 트윗(tweet)이 국내만 보더라도 하루 500만건이 넘는 상황이다. 이렇게 많은 데이터는 저렴해진 저장시스템과 분석정보에 대한 수요 증대로 인해 연구가치가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술에서 요구되는 요소 기술로써 데이터 변형성의 특징을 기반으로 우선순위기반 단어 추천 알고리즘을 제안한다.

영문 초록

Big data which requires a different approach from existing data processing methods, is unstructured data with a variety of features. The features mean the volume of data, the rate of change of the data, the data with a variety of features. Tweets of twitter in only Korea are more than 5 millions per day. So much cheaper data storage and analysis system due to the increasing demand for information, the value of research is increasing. In this paper, the technology required by the deformation characteristics of the data elements as a technology priority-based word-based recommendation algorithm is proposed

목차

Ⅰ. 서 론

II. 관련 연구

III. 제안 시스템

IV. 결론 및 향후 연구

참고 문헌

키워드

Big Data Visual Information Transmutability Recommendation 빅 데이터 시각정보 변형성 추천