Abstract
In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.
정보검색 시스템에서 문서 클러스터링 기술은 사용자 질의에 대해 검색된 문서들을 문서간의 유사도를 기반으로 특정 주제에 따라 재배치하여 놓는 기술로써 사용자에게 검색의 편의성을 제공하고, 그 결과들을 시각적으로 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 사용하여 문서를 클러스터링하며 문서를 대표하는 색인어에 가중치를 부여하는 기법에 대하여 논한다. 클러스터링 결과를 시각적으로 보여주기 위하여 문서와 클러스터 중심들을 2차원 공간으로 사상하기 위한 Latent Semantic Indexing 접근 방법을 적용하였다. 실험 결과 문서의 색인어에 대한 가중치 부여 방법을 동일하게 하거나 또는 유사한 수식을 적용한 사례보다는 로컬가중치, 글로벌가중치, 정규화 요소를 모두 부여한 사례에서 문서들이 2차원 벡터 공간에서 군집하여 분포하는 클러스터링 효과가 우수하였다. 특히 로컬 가중치와 글로벌 가중치에 logarithm을 적용하였을 때 문서 분포의 군집도는 현저하게 나타남을 알 수 있었다.
