LDA 모델을 이용한 트위터 토픽 추출 및 토픽 카테고리 판단

Abstract

최근 모바일 단말기가 발달함에 따라 많은 모바일 단말기 사용자들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하 고 있다. 이로 인해 소셜 네트워크 서비스에는 수 많은 내용들이 게시되고 있다. 이러한 내용을 이용하 여 내용 내 의미 있는 정보인 토픽을 찾아낼 수가 있으며 토픽은 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천 으로 사용이 가능해진다. 본 논문은 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 토픽을 찾기 위해 토픽 모델링의 LDA 모델을 이용하고 있으며, 토픽들이 어떤 카테고리에 속하는지를 파악하기 위해 토픽 단어에 해당하 는 뉴스 내용들을 분석하고 토픽을 이루는 단어그룹과 비교한 후 토픽 카테고리를 판단 하였다. 본 논문 의 결과를 통해 트위터의 토픽과 토픽에 대한 카테고리를 판단할 수 있으며, 이로 인해 트위터 이용자들 이 관심 있어하는 토픽 단어들과 그 단어들에 대한 카테고리를 알 수 있다.