러프 셋 이론을 이용한 시퀀스 데이터의 클러스터링 알고리즘

오승준; 박찬웅

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오승준 박찬웅

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제13권 제2호

발행연도: 2008.3

수록면: 113 - 119 (7page)

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월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.

#시퀀스 데이터(Sequence Data) #러프 셋 이론(Rough Set Theory) #웹 마이닝(Web Mining)

참고문헌 (16)

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1. [단행본] - O.Etzioni / 1996 / The world wide web:Quagmire or gold mine / Comunications of the ACM : 65 ~ 68

2. [학술지(정기간행물)] - R. Kosals / 2000 / Web mining research: a survey / ACM SIGKDD

3. [학술대회논문] - S.K. Madira / 1999 / Research issues in web data mining / Proc. Data Warehousing and Knowledge Discovery, First Int. Conf. DaWaK99 : 303 ~ 312

4. [학술지(정기간행물)] - J. Srivastava / 2000 / Web usage mining:discovery and applications of usage patterns from web data / SIGKDD Explorations

5. [학술대회논문] - J. Borges / 1998 / Mining association rules in hypertext databases / In Proc. of the Fourth Int'l Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 27 ~ 31

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