Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.11c
/
pp.2133-2136
/
2002
인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
/
v.10
no.3
/
pp.1-8
/
2007
In this paper, we introduce a new measure called surprisal that estimates the informativeness of transactional instances and attributes in the item response dataset and improve the quality of association rules. In order to this, we set artificial dataset and eliminate noisy and uninformative data using the surprisal first, and then generate association rules between items. And we compare the association rules from the dataset after surprisal-based pruning with support-based pruning and original dataset unpruned. Experimental result that the surprisal-based pruning improves quality of association rules in question item response datasets significantly.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.21
no.6
/
pp.1147-1154
/
2010
One of the important goals in data mining is to discover and decide the relationships between different variables. Association rules are required for this technique and it find meaningful rules by quantifying the relationship between two items based on association measures such as support, confidence, and lift. In this paper, we presented the evaluation criteria of weighted association rule considering item RFM scores as importance of items. Original RFM technique has been used most widely applied method using customer information to find the most profitable customers. And then we compared general association rule technique with weighted association rule technique through the simulation data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2005.07b
/
pp.277-279
/
2005
단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2011.06c
/
pp.17-20
/
2011
축구 비디오를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 비디오 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 축구 비디오에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능에서 부터 고수준의 해석 방법에 이르는 다양한 기능들이 요구된다. 본 논문에서는 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 메타데이터 키워드 매칭을 통하여 축구 경기의 다양한 속성들을 추출하고 텍스트 마이닝의 대표적 해석 기법인 연관규칙 마이닝을 사용함으로써 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 방법을 소개한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 경기를 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 방법론의 타당성을 검증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2002.04a
/
pp.377-380
/
2002
본 논문에서는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중 하나인 연관 규칙 마이닝에 대해 PC 성능의 급속한 발전으로 인한 PC 클러스터 시스템의 이종화의 필연성을 효과적으로 대처할 수 있는 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안한 부하 분산 기법은 실행 전 성능을 미리 측정할 필요가 없이 실행 중에 성능을 측정할 수 있는 동적 부하 분산 알고리즘으로써 노드들 사이에 성능 정보의 교환 비용밖에 요구되지 않는다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 이종의 클러스터 시스템의 효율성을 극대화함을 보여준다. 또한 본 논문에서는 부하 분산 알고리즘의 성능을 분석할 수 있는 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2012.07a
/
pp.135-137
/
2012
A existing recommedation system using association rules has the problem, which is suffered from inefficiency by reprocessing of the data which have already been processed in the incremental data environment in which new data are added persistently. We propose the recommendation technique using incremental frequent pattern mining based on RFM in e-commerce. The proposed can extract frequent items and create association rules using frequent patterns mining rapidly when new data are added persistently.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2008.11a
/
pp.375-378
/
2008
오늘날 지식을 기반으로 하는 고도의 정보사회로 나아가는 시점에서 우리는 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 찾아내는 것에 초점을 모으게 되었다. 따라서 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 자동으로 찾아내는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 데이터 마이닝은 대용량의 데이터를 대상으로 하기 때문에 정확도뿐만이 아니라 소요시간도 중요하기 때문에 성능 향상을 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 데이터 마이닝의 성능을 향상시키기 위해서 가장 좋은 방법이 데이터베이스의 스캔의 횟수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사에서 빈발 항목 집합을 찾아내는 부분을 이진 표현을 이용하여 좀 더 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Data mining that can not be extracted with a simple query in the form of "useful" means to find information in large databases from the existing and unknown knowledge. It is based on this insight about the data can be defined as a gain. In this paper, we use the Internet to find useful patterns on the Web or saved data to the target Web site, which is to analyze the characteristics of users. A general statistical information on Internet users to the data by applying a relevance analysis, Internet use affect the amount of time to analyze the characteristics of Internet users. Only through experiments extracting data from the association rules, producing optimal results apply for the data pre-processing and algorithm for mining the Web to Internet users. characteristics were analyzed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.2
/
pp.197-206
/
2012
A exisiting recommedation system using association rules has the problem, such as delay of processing speed from a cause of frequent scanning a large data, scalability and accuracy as well. In this paper, using a Implicit method which is not used user's profile for rating, we propose the personalized recommendation system which is a new method using the FP-tree mining based on RFM. It is necessary for us to keep the analysis of RFM method and FP-tree mining to be able to reflect attributes of customers and items based on the whole customers' data and purchased data in order to find the items with high purchasability. The proposed makes frequent items and creates association rule by using the FP-tree mining based on RFM without occurrence of candidate set. We can recommend the items with efficiency, are used to generate the recommendable item according to the basic threshold for association rules with support, confidence and lift. To estimate the performance, the proposed system is compared with existing system. As a result, it can be improved and evaluated according to the criteria of logicality through the experiment with dataset, collected in a cosmetic internet shopping mall.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.