머신러닝 기반의 오픈소스 SW 카테고리 분류 모델 연구
Machine Learning based Open Source Software Category Classification Model
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기업과 개인 여러 방면에서 오픈소스 SW의 사용과 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 사용자를 위한 소프트웨어 서비스인 소프트웨어 평가, 추천, 필터링들의 기반 연구인 소프트웨어 분류에 대해서 오픈소스 SW의 특성에 맞게 유연하게 대처하지 못하고 고정된 분류 체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 SW를 대상으로 분류에 대한 조사와 새로운 오픈소스 SW 범주에 대해서 유연하게 대처할 수 있는 머신러닝 기반의 오픈소스 카테고리 분류 모델에 대해 제안한다.
Abstract
In many respects, the use and importance of open source software in companies and individuals are increasing as the days pass. However, software evaluation for users, software classification of filtering fundamentals research can not deal flexibly according to the characteristics of open source software. They are using a fixed classification system. In this research, we provide a classification model of open source software that can flexibly deal with the classification of open source software and the software category of new open source software.
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