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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 169 - 174 (6page)
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본 연구에서는 설문지를 이용한 데이터 수집과 데이터 마이닝에서 클러스터링 기법으로 군집하여 지도학습을 이용하여 유사성을 판단하고, 성격들의 상관 관계의 적합성을 분석하기 위해 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하는 것을 목표로 진행한다. 연구 수행은 설문조사를 진행 후 그 설문조사를 토대로 모인 데이터들을 정제하고, 오픈 소스 기반의 데이터 마이닝 도구인 WEKA의 클러스터링 기법들을 통해 데이터 세트를 분류하고 지도학습을 이용하여 유사성을 판단한다. 그리고 특징 추출 알고리즘들과 지도학습을 이용하여 성격에 대해 적합한 결과가 나오는지에 대한 적합성을 판단한다. 그 결과 유사성 판단에 가장 정확도 높게 도움을 주는 것은 EM 클러스터링으로 3개의 분류하고 Naïve Bayes 지도학습을 시킨 것이 가장 높은 유사성 분류 결과를 도출하였고, 적합성을 판단하는데 도움이 되도록 특징추출과 지도학습을 수행하였을 때, Big-5 각 성격마다 문항에 추가되고 삭제되는 것에 따라 정확도가 변하는 모습을 찾게 되었고, 각 성격 마다 차이에 대한 분석을 완료하였다.
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참고문헌 (4)
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고수정 / 2019 / Big Data Analysis in School Adjustment Factors using Data Mining / The International Journal of Advanced Smart Convergence 8(1):87~97
Wikipedia [Online]
Provost, Foster / 2013 / Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking / O'Reilly Media, Inc
B. Y. Pratama / 2015 / Personality classification based on Twitter text using Naive Bayes, KNN and SVM / 2015 International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) :170~174
Wikipedia [Online]
Provost, Foster / 2013 / Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking / O'Reilly Media, Inc
B. Y. Pratama / 2015 / Personality classification based on Twitter text using Naive Bayes, KNN and SVM / 2015 International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) :170~174
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