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분석 대상 기간에 속하는 전체 뉴스를 분석 단위인 세부 기간별로 구분하는 세부 기간별 구분부;각 세부 기간별 뉴스에 대해 각각 토픽 분석을 별도로 수행하는 토픽 분석부;토픽 분석을 통하여 문서/이슈간 대응 매트릭스를 도출하는 문서/이슈간 매트릭스 처리부;개인의 뉴스 접근 기록이 저장된 트랜잭션으로부터 문서/개인간 대응 매트릭스를 도출하는 문서/개인간 매트릭스 처리부;문서/이슈간 매트릭스 및 문서/개인간 매트릭스를 병합하여 이슈/개인간 대응 매트릭스를 도출하는 이슈/개인간 매트릭스 처리부;도출된 이슈/개인간 대응 매트릭스를 개인 관점에서 통합하여 각 개인 단위의 관심 흐름을 도출하고, 이슈 매칭을 통한 개인 관심 트래킹 과정을 두 개의 표준화된 개인/이슈 매트릭스를 사용하고, 모든 개인에 대해 각 개인의 두 이슈에 대한 관심의 가중합을 구하여 수행하는 이슈 매칭부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 토픽 분석부에 의한 토픽 분석은,각 문서에 포함된 용어의 빈도수에 근거하여 문서를 계량화한 뒤, 문서 간의 거리에 기반하여 유사 문서를 그룹화하는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 토픽 분석에서의 빈도수는,TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기반 상대 빈도수가 사용되며, 토픽 분석의 결과로는 대표 키워드로 표현되는 각 토픽과 해당 토픽에 대응되는 문서 리스트가 생성되는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 이슈/개인간 매트릭스 처리부에서 도출된 이슈/개인간 대응 매트릭스는,뉴스 조회 빈도가 높은 개인이 그렇지 않은 개인에 비해 모든 이슈에 대한 관심이 높게 나타나는 왜곡 현상을 방지하기 위하여 각 개인이 이슈에 대해 갖는 총합을 일정하게 유지하는 개인별 표준화를 거쳐 이슈 매칭에 사용되는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 장치
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세부 기간별 구분부에서 분석 대상 기간에 속하는 전체 뉴스를 분석 단위인 세부 기간별로 구분하는 단계;토픽 분석부에서 각 세부 기간별 뉴스에 대해 각각 토픽 분석을 별도로 수행하고 문서/이슈간 매트릭스 처리부에서 문서/이슈간 대응 매트릭스를 도출하는 단계;문서/개인간 매트릭스 처리부에서 개인의 뉴스 접근 기록이 저장된 트랜잭션으로부터 문서/개인간 대응 매트릭스를 도출하는 단계;이슈/개인간 매트릭스 처리부에서 문서/이슈간 매트릭스 및 문서/개인간 매트릭스를 병합하여 이슈/개인간 대응 매트릭스를 도출하는 단계;이슈 매칭부에서 두 개의 표준화된 개인/이슈 매트릭스를 사용하고, 모든 개인에 대해 각 개인의 두 이슈에 대한 관심의 가중합을 구하여, 도출된 두 개의 이슈/개인간 대응 매트릭스를 개인 관점에서 통합하여 각 개인 단위의 관심 흐름을 도출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 토픽 분석부에서의 각 세부 기간별 뉴스에 대한 각각의 토픽 분석은,각 문서에 포함된 용어의 빈도수에 근거하여 문서를 계량화한 뒤, 문서 간의 거리에 기반하여 유사 문서를 그룹화하는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 방법
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제 7 항에 있어서, 상기 토픽 분석에서의 빈도수는,TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기반 상대 빈도수가 사용되며, 토픽 분석의 결과로는 대표 키워드로 표현되는 각 토픽과 해당 토픽에 대응되는 문서 리스트가 생성되는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 이슈/개인간 매트릭스 처리부에서 도출된 이슈/개인간 대응 매트릭스는,뉴스 조회 빈도가 높은 개인이 그렇지 않은 개인에 비해 모든 이슈에 대한 관심이 높게 나타나는 왜곡 현상을 방지하기 위하여 각 개인이 이슈에 대해 갖는 총합을 일정하게 유지하는 개인별 표준화를 거쳐 이슈 매칭에 사용되는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 방법
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제 6 항에 있어서, 상기 이슈 매칭부에서 도출된 두 개의 이슈/개인간 대응 매트릭스를 개인 관점에서 통합하여 각 개인 단위의 관심 흐름을 도출하는 단계에서,을 사용하여 이슈 매칭을 하고,여기서, Match(Ta, Tb)는 이슈 Ta와 이슈 Tb의 대응도를 나타내며, n은 개인의 수를, Uia와 Uib는 각각 개인 Ui가 이슈 Ta와 이슈 Tb에 대해 갖는 관심도를 의미하는 것을 특징으로 하는 개인 관심 이슈 트래킹 방법
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