대도시 지역의 극한 홍수로 인한 복합영향 메커니즘 분석
토픽 모델링(Topic modeling)이란 데이터 마이닝 기법 중 하나로 문서와 같은 텍스트 데이터의 집합 속에서 의미가 있는 주제(토픽)를 선정하는 모델 알고리즘이다. 토픽 모델링의 주된 목적은 의미 있는 특정 주제와 관련된 키워드를 도출하여 문서를 특정 의미가 있는 토픽을 활용하여 요약하는 데에 있다. 토픽 모델링은 주로 기계 학습 알고리즘의 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 기반으로 수행된다. 토픽 모델링은 특정 학문의 연구 동향을 파악하거나, 미디어 매체의 정파성, 문서 분류 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이 연구에서는 극한 홍수에 의한 사회·경제적 영향에 대한 토픽 모델링을 수행하였다. 이 연구에서는 토픽 모델링을 수행하기 위하여, 오픈 자바 기반 소스인 Mallet(MAchine Learning for LanguagE Toolkit)을 사용하였다.
문서와 같은 텍스트 데이터의 집합 속에서 유의미한 주제를 도출하는 모델 알고리즘을 데이터 마이닝 기법에서는 뭐라고 불러