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서비스 안내
빠른 메뉴
원 클릭으로 자주 사용하는 서비스 메뉴로 빠르게 이동할 수 있습니다.
이용방법
- 1화면 우측 빠른 메뉴 아이콘(
)을 클릭해 즐겨 찾는 메뉴를 선택하고 저장합니다. - 2빠른 메뉴 아이콘을 다시 클릭하면 ①에서 설정한 메뉴를 바로 선택하거나 설정 내용을 편집할 수 있습니다.
- 3설정한 빠른 메뉴는 모바일에서도 동일하게 이용할 수 있습니다.
연관 검색어 추천
관련 기사를 빠르게 찾을 수 있도록 검색어와 연관된 키워드를 추천합니다.
이용방법
- 1검색창에서 검색어 입력 후 자동 완성 기능을 통해 노출되는 검색어를 선택합니다.
- 2노출된 검색어 선택 시 추천되는 연관검색어 중 하나를 클릭하면 기존 검색어에 해당 검색어가 AND 조건으로 추가됩니다.
- 3이후 검색 버튼()을 클릭하면 연관 검색 결과를 보실 수 있습니다.
오늘의 이슈
매일 수집된 뉴스 중 뉴스클러스터링 결과 상위 10개의 이슈를 보여줍니다.
항목설명
- 1오늘의 이슈를 도출하기 위해 분석된 뉴스 건수
- 2뉴스클러스터의 개수 * 뉴스 클러스터: 특정 이슈별로 묶인 뉴스의 그룹
- 3클러스터에 포함된 뉴스 건수 기준으로 최신순 10개의 이슈
- 4특정 이슈에 클러스터로 묶인 뉴스 건수
- 5(관계도분석) 해당 이슈의 관계도 분석 등 시각화 분석
분석방법
분석주기
- 1일 2회 분석(08시, 17시) 08시 : 전일 08시 - 금일 08시 수집뉴스 분석 17시 : 금일 08시 - 금일 17시 수집뉴스 분석
분석절차
- 1. 뉴스 내 중요키워드 추출 (토픽랭크 알고리즘)
- 2. 유사한 뉴스를 클러스터링 (코사인 유사도)
- 3. 클러스터 내 대표 키워드를 추출해 오늘의 이슈 제목 구성
언론사별 뉴스
빅카인즈에 기사를 제공하는 104개 언론사의 사별 최신뉴스를 보여주며 노출 순위를 설정할 수 있습니다.
이용방법
- 1언론사별 선택 아이콘 클릭 시 나타나는 팝업창에서 ‘자주 사용하는 언론사 설정’ 버튼을 클릭합니다.
- 2원하는 언론사를 즐겨 찾는 순서에 맞춰 선택 후 저장 버튼을 누릅니다.
- 3이렇게 설정하면 선택한 순서에 따라 언론사별 최신뉴스를 보실 수 있습니다.
나의 관심뉴스
항목설명
- 1내가 등록한 관심 키워드와 관련한 최근 이틀 동안의 뉴스
- 2내가 열람한 뉴스 목록
- 3내가 스크랩한 뉴스 목록
- 4내가 저장한 시각화 분석 목록
- 5내가 등록한 검색식 목록
오늘의 키워드
매일 수집된 뉴스 속에서 주요 인물ㆍ장소ㆍ기관을 분석해 해당 키워드가 포함된 뉴스 건수가 높은 순으로 보여줍니다.
수집된 뉴스는 내용에 따라 정치, 경제, 사회, 문화 등 분야별로 확인 가능합니다.
이용 방법
- 1뉴스 분류 (정치, 경제, 사회, 문화, 국제, 지역, 스포츠, IT 과학)
- 2뉴스 내 포함된 개체명 (인물, 장소, 기관) 목록. 해당 개체명 클릭 시 관련 뉴스 조회
- 3개체명 색상 분류이며, 분류명 클릭시 해당 분류 키워드를 제외할 수 있음
분석방법
분석주기
- 1일 9회 분석(0시, 3시, 6시, 9시, 12시, 15시, 18시, 21시, 23시 30분) 오늘의 키워드는 0시를 시작으로 3시간 간격으로 당일 뉴스를 누적 집계하여 분석을 진행하며 마지막 분석은 23시 30분에 수행합니다.
분석절차
- 1. 뉴스 내 개체명 추출
- 2. 발생 빈도순으로 개체명 정렬
개체명 분석
- 홍길동(인물), 서울특별시(장소), 국회(기관)와 같이 특정 의미 범주를 가지는 단어를 개체명이라고 하며, 이를 식별해내는 기술을 개체명 분석이라 합니다.
- 개체명 분석에는 BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformer) 알고리즘을 사용하고 있습니다.
- 정확률 : 89.76% / 재현율 : 93.33%
모바일 전용 안내 메뉴
모바일에서 빅카인즈 이용 시 자주 사용되는 대표 메뉴를 빠르게 이용할 수 있습니다.
전용 안내 메뉴
빠른 메뉴
전체 메뉴
이용방법
- 1자주 사용하는 메뉴를 모바일 화면 하단에 가이드 바로 제공합니다.
- 2PC에서와 마찬가지로 빠른 메뉴를 설정하고 편집할 수 있습니다.
뉴스 클러스터링
형태소 분석과 문서유사도 분석을 사용하여 자동으로 유사한 뉴스를 클러스터링합니다.
참고