Hierarchical Automatic Classification of News Articles based on Association Rules

With the development of the internet and computer technology, the amount of information through the internet is increasing rapidly and it is managed in document form. For this reason, the research into the method to manage for a large amount of document in an effective way is necessary. The conventional document categorization method used only the keywords of related documents for document classification. However, this paper proposed keyword extraction method of based on association rule. This method extracts a set of related keywords which are involved in document's category and classifies representative keyword by using the classification rule proposed in this paper. In addition, this paper proposed the preprocessing method for efficient keywords creation and predicted the new document's category. We can design the classifier and measure the performance throughout the experiment to increase the profile's classification performance. When predicting the category, substituting all the classification rules one by one is the major reason to decrease the process performance in a profile. Finally, this paper suggested automatically categorizing plan which can be applied to hierarchical category architecture, extended from simple category architecture.

연관규칙을 이용한 뉴스기사의 계층적 자동분류기법

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.