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비정형 마이닝 (텍스트·SNA)

3과목텍스트 마이닝

핵심

TDM은 단어×문서 행렬. SNA 중심성 4종(연결정도·매개·근접·위세)을 구분하세요.

공식

TDM: 단어 행 × 문서 열 행렬 전처리: 불용어 제거·토큰화·어간 추출 감성분석: 주관적 태도 분석 SNA 중심성: 연결정도(연결 수)/매개(최단경로)/근접(거리)/위세(영향력) 밀도: 가능 연결 대비 실제 연결 비율 함정: 중심성 4종 정의 뒤바꿈

트리거 키워드

TDM코퍼스불용어감성분석사회연결망중심성매개근접위세밀도

예시

'다른 노드들의 최단 경로에 위치하는 정도는?' → 매개 중심성

개념 정리

비정형 데이터 마이닝에서 텍스트마이닝은 단어와 문서의 빈도를 행렬로 표현한 단어-문서 행렬(TDM·DTM)을 기반으로 분석합니다. 사회연결망분석(SNA)에서는 노드의 중요도를 중심성으로 측정하는데 연결정도·매개·근접·위세(고유벡터) 중심성 4종이 대표적입니다. ADsP에서는 TDM 구조와 SNA 중심성 4종의 의미를 묻는 문제가 출제되므로 각 중심성이 무엇을 측정하는지 구분하세요.

이 패턴을 쓰는 법

3과목 데이터 분석텍스트 마이닝 영역에서 문제 지문이나 보기에 TDM, 코퍼스, 불용어, 감성분석, 사회연결망, 중심성, 매개, 근접, 위세, 밀도 같은 표현이 보이면 이 패턴을 먼저 떠올리십시오. 개념을 처음부터 따지지 않고 위 공식에 대입하는 것만으로 보기를 빠르게 좁힐 수 있습니다. 아래 관련 문항 7개가 모두 같은 방식으로 풀립니다.

관련 문항 7

  • 텍스트 마이닝에 대한 설명으로 옳은 것은?해설 보기 →
  • 텍스트 마이닝의 전처리 과정에 대한 설명으로 옳은 것은?
  • 감성 분석(Sentiment Analysis)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
  • 사회연결망분석(SNA)에 대한 설명으로 옳은 것은?
  • 사회연결망분석의 중심성(Centrality) 지표에 대한 설명으로 옳은 것은?
  • 사회연결망분석에서 네트워크 밀도(Density)에 대한 설명으로 옳은 것은?
  • 연관분석의 Apriori 알고리즘에 대한 설명으로 옳은 것은?

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