군집과 비음수 행렬 분해를 이용한 개인화된 문서 요약

• Published in: 한국항행학회논문지 Vol. 13; no. 1; pp. 151 - 155
• Main Authors: 박선, Park, Sun
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국항행학회 2009
• Subjects: 항공우주공학; non-negative matrix factorization; cosine similarity; personalized document summarization
• ISSN: 1226-9026; 2288-842X

We proposes a new method using the non-negative matrix factorization (NMF) and clustering method to extract the sentences for personalized document summarization. The proposed method uses clustering method for retrieving documents to extract sentences which are well reflected topics and sub-topics in document. Beside it can extract sentences with respect to query which are well reflected user interesting by using the inherent semantic features in document by NMF. The experimental results shows that the proposed method achieves better performance than other methods use the similarity and the NMF. 본 논문은 비음수 행렬 분해와 군집 방법을 이용하여 개인화된 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색 문서에 군집 방법을 이용하여 문서의 주제와 세부 주제를 반영한 문장을 추출하며, 비음수 행렬 분해에 의해 분해된 문서의 고유 의미 특징을 이용하여 사용자의 흥미가 잘 반영된 문장을 추출한다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.