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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제20권 제2호
발행연도
2009.4
수록면
425 - 433 (9page)

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데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 이를 위해 데이터마이닝 도구가 필요하다. 데이터마이닝 도구 또는 솔루션은 E-Miner, Clementine, WEKA, R 등 상당히 많은 종류가 있으나 대부분의 데이터마이닝 도구는 다양성과 범용성에 초점을 맞추어 개발되어 사용 편의성과 분석 자동화에 대해서는 소홀한 실정이어서 비전문가가 사용하기 어려운 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 피에이치피와 웨카를 이용하여 인터넷 환경에서 데이터마이닝 기법을 실행하고, 생성된 분석결과를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 개선하여 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 본 논문에서 구현하는 데이터마이닝 기법은 가장 많이 이용되고 있는 연관성 규칙의 Apriori 알고리즘, 군집분석의 K-평균 알고리즘, 의사결정나무의 J48 알고리즘 등이다.
#군집분석 #연관성규칙 #의사결정나무 #cluster analysis #data mining tool #decision tree #데이터마이닝 도구 #Association rule

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1. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1993 / Mining assocation rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216 google schola 2. [기타자료] - Breiman, L / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth International Group google schola 3. [단행본] - Han J / 2001 / Data mining: Concepts and techniques / Morgan Kaufmann google schola 4. [단행본] - Hartigan,J.A / 1975 / Clustering algorithms / John Wiley & Sons, Inc google schola 5. [학술대회논문] - Holmes, G / 1994 / WEKA: A machine learning workbench / Proceedings of the Second Australia and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems : 357 ~ 361 google schola

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