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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.4 No.1
발행연도
2004.6
수록면
119 - 124 (6page)

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Real data as web log file tend to be incomplete. But we have to find useful knowledge from these for optimal decision. In web log data, many useful things which are hyperlink information and web usages of connected users may be found. The size of web data is too huge to use for effective knowledge discovery. To make matters worse, they are very sparse. We overcome this sparse problem using Markov Chain Monte Carlo method as multiple imputations. This missing value imputation changes spare web data to complete. Our study may be a useful tool for discovering knowledge from data set with sparseness. The more sparseness of data in increased, the better performance of MCMC imputation is good. We verified our work by experiments using UCI machine learning repository data.
#Cleaning of Sparse data #Multiple Imputation #Markov Chain Monte Carlo

목차

Abstract
1. Introduction
2. Necessity of Sparse Data Cleaning
3. Cleaning using Missing Value Imputation
4. Experimental Results
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
, 2002 , Missing data incremental imputation through tree based methods google schola , 1995. , Support Vector Networks google schola , 1989. , Practical Methods of Optimization google schola , 1999. , Neural Networks google schola , 1983. , Understanding robust and exploratory data analysis google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015027037