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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 황아영(Ahyoung Hwang) (검색결과 1 건)
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      • 비지도 학습을 활용한 핫 콜드 세그먼트 분류 알고리즘

        김재웅(Jaewoong Kim),이다현(Dahyun Lee),황아영(Ahyoung Hwang),이용주(Yongju Lee) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        이전 연구에서는 링크드 데이터의 효율적인 검색 및 저장을 위해 핫-콜드 세그먼트 분류 알고리즘을 제안하였다. 하지만 기존의 지도 학습을 활용한 데이터 분류법은 간단하고 높은 정확도를 보였지만 검색 시간이 많이 소요 되는 단점이 존재하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 비지도 학습을 활용한 핫-콜드 세그먼트 분류 알고리즘을 통해 데이터 분류에 소요되는 시간을 줄이고, 향후 새로운 특성이 추가되었을 경우에도 성능을 유지할 수 있도록 비지도 학습 분류를 수행한다. In the previous work, a hot-cold segment classification algorithm was proposed for efficient retrieval and storage of Linked Data. Although the existing classification method using supervised learning was simple and showed high accuracy, it had the disadvantage of taking a lot of retrieval time. To solve this problem, in this paper, the time required for data classification is reduced through the hot-cold segment classification algorithm using unsupervised learning, and unsupervised learning classification is performed to maintain performance even when new features are added in the future.

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