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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제8호
발행연도
2007.8
수록면
13 - 20 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2007

퍼지의사결정나무 개선방법을 이용한 CRM 적용 사례
양승정 ,  이종태 한국콘텐츠학회논문지 2007.08 학술저널
퍼지의사결정나무 분석을 이용한 고객이탈방지 모형 구축
양승정 ,  이종태 한국경영과학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료
퍼지의사결정나무 분석을 이용한 고객이탈방지 모형 구축
양승정 ,  이종태 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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의사결정나무는 대량의 데이터를 몇 개의 집단으로 분류하고, 미래상황을 예측하기 위해 자주 사용되는 분석기법 중의 하나이며, 각 노드에서 분할이 일어나면서 자라게 되고, 각 노드에 속하는 자료의 순수도가 효과적으로 증가하도록 진행된다. 또한 의사결정나무를 생성하는 과정에서 필요 이상의 가지(leaves)를 갖게 되면 노드의 분할을 정지하거나, 분류성능 향상에 큰 도움이 되지 못하는 가지를 잘라내게 된다. 이러한 가지치기의 결과로 의사결정나무의 형태가 변하게 되는데 이는 기존의 가지분할이 효율적이지 않았음을 의미하는 것이다.
본 연구에서는 가지치기의 교정뿐 아니라 새로운 분할과정을 혼합한 우수한 의사결정나무 추출 방법을 제안한다. 특히, 새로운 분할 노드의 선택에 있어 퍼지이론을 적용하여 분할의 효과성을 제고할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
#고객관계관리 #의사결정나무분석 #퍼이지론 #데이터마이닝 #CRM #Decision Tree #Fuzzy Theory #Data Mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 퍼지의사결정나무 분석
Ⅲ. 제안 알고리듬과 적용 예
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [단행본] - J. S. Oh / 2001 / The problems, the present conditions and the prospects for CRM market / KISDI IT FOCUS google schola 2. [학술대회논문] - W. H. Jung / 1991 / Optimization of theDecisionTree / Proc.oftheIEEE Int.Conf.on Tools for AI, San Jose google schola 3. [학술지(정기간행물)] - H. C. Kang / 2000 / Interpretation of Data Mining Prediction Model Using Decision Tree / The Korean Communications in Statistics 7 (3) : 937 ~ 943 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - R. Fleischer / 1999 / Decision Trees: Old and New Results / Information and Computation 152 : 44 ~ 61 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - C. Apte / 1997 / Data mining with decision trees and decision rules / Future Generation Computer Systems 13 : 197 ~ 210 google schola

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