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저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2017 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.9 No.1
발행연도
2017.6
수록면
51 - 56 (6page)

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The Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) has established latent Dirichlet allocation (LDA)-based science & technology knowledge base for efficient information search by grouping the science and technology data by topic and measuring similarity among them. However, the construction of knowledge base by measuring LDAbased similarity among the huge amount of science and technology data (approximately 100 million data) requires tremendous time and efforts. Therefore, efficiency is essential. In case of LDA, in particular, there is considerable difference in execution time depending on what kinds of LDA and matrix libraries are chosen. Therefore, they should be considered at LDA modeling. This study comparatively tested the two libraries to shorten the time needed to construct LDA-based science and technology knowledge information base and selected high-performance Mallet LDA and jblas matrix libraries. They were used in constructing LDA-based science and technology knowledge base, and processing time was significantly reduced.
#Big Data of Science and Technology #Latent Dirichlet Allocation #LDA Library and Matrix Library #Topic Model

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
Ⅱ. LDA-BASED SCIENCE AND TCEHNOLOGY KNOWLEDGE BASE CONSTRUCTION MODEL
Ⅲ. COMPARISON BETWEEN LDA AND MATRIX LIBRARIES
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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