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논문 기본 정보

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한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.13, No.1
발행연도
2006.3
수록면
77 - 94 (18page)

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Case-based Reasoning (CBR) is widely used in business and industry prediction. It is suitable to solve complex and unstructured business problems. Recently, the prediction accuracy of CBR has been enhanced by not only various machine learning algorithms such as genetic algorithms, relative weighting of Artificial Neural Network (ANN) input variable but also data mining technique such as feature selection, feature weighting, feature transformation, and instance selection As a result, CBR is even more widely used today in business area. In this study, we investigated the usefulness of the CBR method in forecasting success in implementing ERP systems. We used a CBR method based on the feature weighting technique to compare the performance of three different models：MDA (Multiple Discriminant Analysis), GECBR (GEneral CBR), FWCBR (CBR with Feature Weighting supported by Analytic Hierarchy Process). The study suggests that the FWCBR approach is a promising method for forecasting of successful ERP implementation in Small and Medium sized Enterprises.
#Case-Based Reasoning #Enterprise Resource Planning Implementation #Forecasting #Feature Weighting #Analytical Hierarchy Process #Data Mining

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구모델 및 실험
4. 분석결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

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