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

참고 설명

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.

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