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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이인기 (이화여자대학교) 용환승 (이화여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제39권 제1호
발행연도
2012.2
수록면
1 - 7 (7page)

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새로운 지식과 패턴을 발견하고자 하는 데이터 마이닝 알고리즘들은 큰 수의 규칙과 패턴들을 생성하는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 중복되거나 유용하지 않은 규칙들이 포함된 많은 규칙들 속에서 유용한 지식을 발견해 내기 위해 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되었다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 유용성 척도(Interestingness Measures) 연구들이 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근방법들 역시 지식을 습득하기 위한 과정에서 병목현상을 보여줌으로써 수많은 상식수준의 규칙을 정제하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 상식(Common-Sense Knowledge)을 기반으로 하는 척도를 정의하고 구현한다. 상식 척도(Common-Sense Measure)는 규칙이 얼마나 상식에 가까운지를 벡터 공간 모델에서 시맨틱 키워드 확장을 이용한 유사도 기법으로 측정한다.
#데이터 마이닝 #유용성 척도 #상식 #유사도 #시맨틱 네트워크 #지식 표현 #DataMining #Interestingness Measures #Common-Sense Knowledge #similarity #Semantic Network #Knowledge Representation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 상식 척도(Common-Sense Measure) 정의
4. 상식 척도 구현
5. 실험
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - H. Jiawei / 2006 / DATA MINING-Concept and Technique, second edition / Morgan Kaufmann google schola 2. [학술지(정기간행물)] - K. McGarry / 2005 / A Survey of Interestingness Measures for Knowledge Discovery / The Knowledge Engineering Review 00 : 1 ~ 24 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - G. Liqiang / 2006 / Interestingness Measures for Data Mining : A Servey / ACM Computing Surveys 38 google schola 4. [인터넷자원] - / / The ConceptNet Project V2.1 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - H. Liu / 2004 / ConceptNet : A Practical Commonsense Reasoning Toolkit / BT Technology Journal 22 google schola

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