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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.11
- 수록면
- 173 - 180 (8page)
- DOI
- 10.14801/kitr.2014.12.11.173
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데이터 마이닝은 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 저장된 대량의 데이터로부터 흥미로운 지식을 추출하는데 사용된다. 이 지식은 결정 트리, 연관 규칙, 클러스터등과 같은 다양한 형태로 표현될 수 있다. 관계형 데이터베이스에서 마이닝하는 기존의 연관 규칙에 비하여 의미와 구조적 측면에서의 XML 유연성은 복잡한 작업을 XML 데이터로부터 마이닝하여 만든다. 이 논문에서는 XML 파일의 구조와 내용에 필요한 정보를 제공하는 트리 기반 연관 규칙 마이닝 규칙으로 알려진 기법을 제시한다. 또한 트리 기반 연관 규칙은 XML 포맷으로 저장된다. 채굴된 지식(TARs)은 XML 질의 응답 지원으로 나중에 사용되며, 이것은 신속하고 정확한 응답을 할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 효율을 증명하기 위하여 프로토타입 애플리케이션을 개발했다. 실험 결과는 긍정적이고 질의 응답은 실시간 애플리케이션에서 유용할 것으로 예상된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 트리 기반 연관 규칙 추출의 새로운 척도
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 조정길 / 2014 / 그래프 연결성 측정을 사용한 그래프 기반의 어의 중의성 해소 / 한국정보기술학회논문지 12 (06) : 143 ~ 151
2. [학술지(정기간행물)] - R. S. Lekshmi / 2012 / Extracting Information from Semistructured XML using TARs / IJEAT 2 (1) : 17 ~ 19
3. [학술지(정기간행물)] - P. B. Vikhe / 2013 / Extracting Tree Based Association Rules from XML Document / IJETAE 3 (6) : 525 ~ 528
4. [학술대회논문] - B. Jeong / 2006 / Towards XML Mining: The Role of Kernel Methods / Proceedings of the 2006 Fall Data Mining Conference
5. [학술대회논문] - J. R. Paik / 2004 / Efficient Mining of Maximal Frequent Subtrees from XML Documents / KIISE Conference 2004 : 181 ~ 185
2. [학술지(정기간행물)] - R. S. Lekshmi / 2012 / Extracting Information from Semistructured XML using TARs / IJEAT 2 (1) : 17 ~ 19
3. [학술지(정기간행물)] - P. B. Vikhe / 2013 / Extracting Tree Based Association Rules from XML Document / IJETAE 3 (6) : 525 ~ 528
4. [학술대회논문] - B. Jeong / 2006 / Towards XML Mining: The Role of Kernel Methods / Proceedings of the 2006 Fall Data Mining Conference
5. [학술대회논문] - J. R. Paik / 2004 / Efficient Mining of Maximal Frequent Subtrees from XML Documents / KIISE Conference 2004 : 181 ~ 185
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