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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제12호
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 619 - 625 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.12.619
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데이터를 구성하는 객체의 속성은 크게 수치형 속성과 범주형 속성, 그리고 혼합형 속성으로 나뉜다. 거리 계산법이 다른 두 속성을 가진 혼합형 데이터에 대하여는 범주형 속성을 수치형 속성으로 변화시켜 유사도를 계산하거나, 각 유형의 속성별 유사도를 이용해 통합거리를 계산하여 군집화시키는 방식을 사용하고 있다. 다만 두 방법 모두 원본 유형 속성의 변화하는 과정에서 생겨나는 원본 특징의 손실이라는 단점이 있다. 해당 문제에 착안하여 본 논문에서는 혼합 유형의 데이터들을 그래프로 변환하여 생성하는 효과적인 방법과, 이렇게 생성한 그래프에 GAE(Graph Auto Encoder)를 적용하여 구한 노드 임베빙 벡터를 사용하여 K-평균 군집화를 시행하는 새로운 혼합형 데이터의 임베딩 기법을 제시한다. 제안된 방식은 실험된 데이터셋 내에서 purity의 경우 최대 4%, inverse purity의 경우 최대 16%의 성능 향상을 이루어냈다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. GAE 기반의 혼합 데이터 임베딩 방식
4. 실험 및 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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C. C. Aggarwal and C. Zhai, “A survey of text clustering algorithms,” Mining Text Data, pp. 77-128, Jan. 2012.
A. Ahmad and L. Dey, “A k-mean clustering algorithm for mixed numeric and categorical data,” Data & Knowledge Engineering, Vol. 63, No. 2, pp. 503-527, Nov. 2007.
C. Hennig, and T. F. Liao, “How to find an appropriate clustering for mixed-type variables with application to socio-economic stratification,” Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics, Vol. 62, No. 3, pp. 309-369, Apr. 2013.
C.-C, Hsu, C.-L. Chen, and Y.-W. Su, “Hierarchical clustering of mixed data based on distance hierarchy,” Information Sciences, Vol. 177, No. 20, pp. 4474-4492, Oct. 2007.
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