1. 텍스트 유사성 기반 클러스터링
이 방법은 키워드 간의 텍스트 유사성을 계산하여 클러스터를 형성합니다. 이를 위해 자연어 처리(NLP) 기술을 사용할 수 있습니다.
벡터화: 먼저, 키워드를 벡터로 변환합니다. 이를 위해 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 또는 Word2Vec, BERT와 같은 임베딩 기법을 사용할 수 있습니다.
유사성 계산: 벡터화된 키워드 간의 유사성을 계산합니다. 코사인 유사도가 이를 위해 자주 사용됩니다.
클러스터링 알고리즘 적용: K-means, DBSCAN, 계층적 클러스터링 등과 같은 클러스터링 알고리즘을 적용하여 유사한 키워드를 그룹화합니다.
2. 공동 출현(Co-occurrence) 기반 클러스터링
키워드가 문서 내에서 함께 나타나는 빈도를 기반으로 클러스터를 형성합니다.
공동 출현 행렬 생성: 문서 집합에서 키워드 간의 공동 출현 빈도를 계산하여 행렬을 생성합니다.
클러스터링 알고리즘 적용: 위에서 언급한 클러스터링 알고리즘을 이용하여 키워드를 그룹화합니다.
3. 네트워크 기반 클러스터링
키워드 간의 관계를 네트워크로 표현하고, 네트워크 분석을 통해 클러스터를 형성합니다.
네트워크 생성: 키워드 간의 관계(예: 공동 출현, 유사성)를 기반으로 네트워크를 생성합니다.
커뮤니티 탐지 알고리즘 적용: Louvain, Girvan-Newman 등의 커뮤니티 탐지 알고리즘을 사용하여 네트워크 내에서 밀접하게 연결된 키워드 그룹을 찾습니다.
도구 및 라이브러리
Python: NLP 및 클러스터링을 위한 라이브러리로는 NLTK, Gensim, scikit-learn, NetworkX 등이 있습니다.
R: 텍스트 마이닝 및 클러스터링을 위한 패키지로는 tm, word2vec, cluster 등이 있습니다.