Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2013.11a
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  • Pages.962-963
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  • 2013
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Twitter HashTag Recommendation Scheme based on Similar Tweet Analysis

유사 트윗 분석에 기반한 트위터 해시태그 추천기법

  • Jeon, Mina (Dept. of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Jun, Sanghoon (Dept. of Electrical Engineering, Korea University) ;
  • Hwang, Eenjun (Dept. of Electrical Engineering, Korea University)
  • 전민아 (고려대학교 전기전자전파공학과) ;
  • 전상훈 (고려대학교 전기전자전파공학과) ;
  • 황인준 (고려대학교 전기전자전파공학과)
  • Published : 2013.11.08
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Abstract

트위터 해시태그(#, HashTag)는 트윗(Tweets)에서 특정 키워드나 내용을 주제별로 분류하고 검색을 보다 효율적으로 사용하기 위한 사용자 정의 태그이다. 사용자가 정의하기에 따라 다양한 형태로 작성되기 때문에 오히려 검색의 효율성이 떨어질 수 있으며, 사용자는 자신이 작성한 트윗에 어떤 해시태그를 추가해야 하는지에 대한 궁금증이 생기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자가 작성한 트윗에 적합한 해시태그를 추천하는 기법을 제안한다. 수집한 트윗과 해시태그의 키워드를 추출하고 트윗의 유사도를 계산하기 위해 TF-IDF와 Cosine Similarity를 적용하여 유사한 트윗을 갖는 해시태그를 추천한다. 본 논문에서 제안된 기법을 검증하기 위한 실험으로 추천의 정확성을 평가했다.

Keywords