연관 태그의 군집화를 위한 클러스터링 기법 비교 연구 = A Comparative Study on Clustering Methods for Grouping Related Tags

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, clustering methods with related tags were discussed for improving search and exploration in the tag space. The experiments were performed on 10 Delicious tags and the strongly-related tags extracted by each 300 documents, and hierarchical and non-hierarchical clustering methods were carried out based on the tag co-occurrences. To evaluate the experimental results, cluster relevance was measured. Results showed that Ward's method with cosine coefficient, which shows good performance to term clustering, was best performed with consistent clustering tendency. Furthermore, it was analyzed that cluster membership among related tags is based on users' tagging purposes or interest and can disambiguate word sense. Therefore, tag clusters would be helpful for improving search and exploration in the tag space.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.

참고문헌 (Reference)

1 이정미, "폭소노미의 개념적 접근과 웹 정보 서비스에의 적용" 한국비블리아학회 18 (18): 141-159, 2007

2 이재윤, "폭소노미 태그 사용 패턴 분석 통제어휘 및 비통제어휘와의 비교" 21-26, 2008

3 이순규, "트랙백을 이용한 연관태그 클러스터링" 125-128, 2008

4 한승희, "클러스터링 기법을 이용한 개별문서의 지식구조 자동 생성에 관한 연구" 연세대학교 대학원 2004

5 유사라, "정보학연구와 분석방법론" 나남출판 1999

6 정영미, "정보검색연구" 구미무역 2005

7 박병재, "연관 태그의 군집 알고리즘의 설계 및 구현" 한국IT서비스학회 7 (7): 199-208, 2008

8 이재윤, "분포 유사도를 이용한 문헌클러스터링의 성능향상에 대한 연구" 한국정보관리학회 24 (24): 267-283, 2007

9 이시화, "Web2.0 환경에서의 효율적인 이미지 검색을 위한 태그 클러스터링 시스템의 설계 및 구현" 한국멀티미디어학회 11 (11): 1169-1178, 2008

10 Milligan, G. W, "The effect of cluster size, dimensionality and the number of clusters on recovery of true cluster structure" 5 (5): 40-47, 1983

11 Jardine, N, "The construction of hierarchic and non-hierarchic clas- sifications" 11 (11): 177-184, 1968

12 Voorhees, Ellen M, "The cluster hypothesis revisited" 188-196, 1985

13 Tombros, Anastasios, "The Effects of Query-based Hierarchical Clustering of Documents for Information Retrieval" Department of Computer Science, Cornell University 2002

14 Hammond, Tony, "Social bookmarking tools(I). D-Lib Magazine, 11(4)"

15 Dagan, Ido, "Similarity-based models of cooccurrence probabilities" 34 (34): 43-69, 1999

16 Schrammel, Johann, "Semantically structured tag clouds: An empirical evaluation of clustered presentation approaches" 2037-2040, 2009

17 정충영, "SPSSWIN을 이용한 통계분석" 무역경영사 2009

18 Willet, Peter, "Recent trends in hierarchic document clustering: a critical review" 24 (24): 577-597, 1988

19 Shepitsen, Andriy, "Per- sonalized recommendation in social tagging systems using hierarchical clustering" 259-266, 2008

20 Sneath, P. H. A, "Numerical Taxonomy" Freeman 1973

21 이관, "Mining Semantically Similar Tags from Delicious" 한국정보관리학회 26 (26): 127-147, 2009

22 Lee, Lillan, "Measures of distributional similarity" 25-32, 1999

23 Weeds, J. E, "Measures and Applications of Lexical Distributional Similarity" University of Sussex 2003

24 Fichter, Darlene, "Intranet applications for tagging and folksonomies" 30 (30): 43-45, 2006

25 Strehl, Alexander, "Impact of similarity measures on web-page clustering" 58-64, 2000

26 Ward, Joe H, "Hierarchical grouping to optimize an objective function" 58 : 236-244, 1963

27 Mathes, Adam, "Folksonomies – Cooperative Classification and Communication Through Shared Metadata"

28 "Delicious"

29 Candan, K. Selçuk, "Creating tag hierarchies for effective navigation in social media" 75-82, 2008

30 Simpson, Edwin, "Clustering Tags in Enterprise and Web Folksonomies"

31 Xu, Rui, "Clustering" IEEE Press 2009

32 Ding, Y, "Bibliometric cartography of information retrieval research by using co-word analysis" 37 : 817-842, 2001

33 Begelman, Grigory, "Automated tag clustering: Improving search and exploration in the tag space"