기존의 문서 클러스터링 기법에는 k-means와 같이 수행속도가 우수한 기법과, 분류의 정확률이 우수한 계층적 집괴 클러스터링 기법이 있다. 두 기법은 각각 분류의 정확률 저하와 저속의 수행속도로서 상호 단점을 가지며, 새로운 문서를 삽입 할 때마다 문서 유사도를 재계산해야 하는 문제가 있다. 웹 정보의 특성은 잦은 문서의 추가를 통해 정보를 축적하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 정확률이 우수한 계층적 집괴 클러스터링 기법을 기반으로 수행속도를 향상 시킬 수 있는 이행적 폐쇄 트리 기법을 제안하고, 또한 새로운 문서의 삽입과 삭제에 우수한 점증적인 클러스터링이 가능한 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 기존의 알고리즘과 정확률, 재현율, F-Measure, 수행속도에 대해 비교 평가 및 분석한다.
In document clustering methods, the k-means algorithm and the Hierarchical Alglomerative Clustering(HAC) are often used. The k-means algorithm has the advantage of a processing time and HAC has also the advantage of a precision of classification. But both methods have mutual drawbacks, a slow processing time and a low quality of classification for the k-means algorithm and the HAC, respectively. Also both methods have the serious problem which is to compute a document similarity whenever new document is inserted into a cluster. A main property of web resource is to accumulate an information by adding new documents frequently. Therefore, we propose a new method of transitive closure tree based on the HAC method which can improve a processing time for a document clustering, and also propose a superior incremental clustering method for an insertion of a new document and a deletion of a document contained in a cluster. The proposed method is compared with those existing algorithms on the basis of a pre챠sion, a recall, a F-Measure, and a processing time and we present the experimental results.
