Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP (대한전자공학회논문지SP)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Enhancing Document Clustering Method using Synonym of Cluster Topic and Similarity

군집 주제의 유의어와 유사도를 이용한 문서군집 향상 방법

  • 박선 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 김경준 (한국과학기술원 전산학과) ;
  • 이진석 (정보통신산업진흥원) ;
  • 이성로 (목포대학교 정보전자공학과)
  • Received : 2011.03.16
  • Accepted : 2011.06.09
  • Published : 2011.09.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper proposes a new enhancing document clustering method using a synonym of cluster topic and the similarity. The proposed method can well represent the inherent structure of document cluster set by means of selecting terms of cluster topic based on the semantic features by NMF. It can solve the problem of "bags of words" by using of expanding the terms of cluster topics which uses the synonyms of WordNet. Also, it can improve the quality of document clustering which uses the cosine similarity between the expanded cluster topic terms and document set to well cluster document with respect to the appropriation cluster. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(BOW, bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

Keywords

References

  1. S. Basu, A.Banerjee, R. Mooney, "Semi-supervised Clustering by Seeding", Proceeding of International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 19-26, 2002.
  2. X. Hu, X. Zhang, C. Lu, E. K. Park, X. Zhou, "Exploiting Wikipedia as External Knowledge for Document Clustering," In proceeding of 15th ACM SIGKDD Conference On Knowledge Discover and Data Mining (KDD'09), Paris, Fance, Jun. 2009. pp. 389-396
  3. S. Chakrabarti, "mining the web: Discovering Knowledge from Hypertext Data", Morgan Kaufmann Publishers, 2003.
  4. J. Han, M. Kamber, "Second Edition Data Mining Concepts and Techniques", Morgan Kaufman, 2006.
  5. B. Y. Ricardo, R. N. Berthier, "Moden Information Retrieval", ACM Press, 1999.
  6. D. D. Lee, H. S. Seung, "Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization," Nature, 401, pp. 788-791, Oct. 1999. https://doi.org/10.1038/44565
  7. T. Li, S. Ma, M. Ogihara, "Document Clustering via Adaptive Subspace Iteration", In proceeding of SIGIR'04, pp. 218-225, 2004.
  8. F. Wang, C. Zhang, "Regularized Clustering for Documents", In proceeding of ACM SIGIR'07, pp. 95-102, 2007.
  9. W. Xu, X. Liu, Y. Gon, "Document Clustering Based On Non-negative Matrix Factorization", Proceeding of Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR), pp. 267-274, 2003.
  10. S. Park, D. U. An, B. R. Char, C. W. Kim, "Document Clustering with Cluster Refinement and Non-negative Matrix Factorization", In proceeding of ICONIP'09, pp. 281-288, 2009.
  11. 박선, 김철원, "비음수 행렬 분해와 군집의 응집도를 이용한 문서군집", 한국해양정보통신학회 논문지, 제13권 제12호, 2603-2608쪽, 2009년.
  12. 박선, 김경준, "비음수 행렬 분해와 퍼지 관계를 이용한 문서군집", 한국항행학회 논문지, 제14권 제2호, 239-246쪽, 2010년.
  13. 박선, 안동언, "주성분 분석과 퍼지 연관을 이용한 문서군집 방법", 한국정보처리학회 논문지, 제17-B권, 제2호, 177-182쪽, 2010년.
  14. 한경한, 남경완, "한국어 정보 처리 입문 : 컴퓨터가 우리말을 이해하려면", 커뮤니케이션북스, 2007년.
  15. W. B. Frankes, B. Y. Ricardo, "Information Retrieval : Data Structure & Algorithms", Prentice-Hall, 1992.
  16. G. Miller, "WordNet: A lexical database for english", CACM, vol. 38(11), 1995, pp.39-41. https://doi.org/10.1145/219717.219748
  17. The 20 newsgroups data set. http://people.csail.mit.edu/jrennie/20Newsgroups/, 2011.