Repository at Hanyang UniversityGRADUATE SCHOOL[S](대학원)COMPUTER SCIENCE & ENGINEERING(컴퓨터공학과)Theses (Master)
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 김태형 | - |
| dc.contributor.author | 송지민 | - |
| dc.date.accessioned | 2020-02-26T16:30:48Z | - |
| dc.date.available | 2020-02-26T16:30:48Z | - |
| dc.date.issued | 2014-08 | - |
| dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/129908 | - |
| dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000424961 | en_US |
| dc.description.abstract | 인터넷과 스마트폰의 사용자가 증가함에 따라, 소셜 네트워크 서비스의 사용자도 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들이 자유롭게 콘텐츠를 실시간으로 생성과 공유를 가능하게 한다. 이러한 소셜 네트워크 서비스들 중 트위터는 단문 소통의 간편성과 실시간 특성으로 인해 사용자들로 하여금 빠르게 뉴스를 얻을 수 있도록 한다. 본 논문에서는 트위터에서 뉴스를 탐지하기 위해 트윗과 뉴스의 특징을 이용한 기계학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 트윗의 기능적인 면과 뉴스트윗의 특징을 분석하여 총 10가지의 특징정보(Feature)들을 사용하였다. 실험 데이터는 트위터 API를 이용하여 수집된 10000개의 트윗이고, 실험결과는 기존의 연구에 비해 정확률, 재현율 모두 우수한 성능을 보였다 | - |
| dc.publisher | 한양대학교 | - |
| dc.title | 뉴스 트윗 탐지를 위한 기계학습 방법 | - |
| dc.type | Theses | - |
| dc.contributor.googleauthor | 송지민 | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Song, Ji Min | - |
| dc.sector.campus | S | - |
| dc.sector.daehak | 대학원 | - |
| dc.sector.department | 컴퓨터공학과 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
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