The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-start problem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.
A stochastic model for an inventory system in which depletion of stock takes place due to random demand as well as random loss of items is studied under the assumption that the intervals between successive unit demands, as well as those between successive unit losses, are independently and identically distributed random variables having negative exponential distribution with respective parameters. We have derived the steady state probability distribution of the net inventory level assuming negative exponential delivery time under the continuous review (S-1, S) inventory policy. Also we have derived the total expected cost expression and necessary conditions to be satisfied for an optimal solution.
This survey was conducted to provide fundamental data for a practical school health education by grasping the extent to what schoolgirls in Korea made out the conceptions for nutrition often misunderstood. Questionnaires were given to schoolgirls in the 3 classes per grade in a school in Seoul and in the 2 classes in a school in a rural area from the ist grade in the middle school to the 3rd grade in the high school; which were selected at random by school nurses. 96.6% of Questionnaires were collected(total 1,689) and by means of computational treatment of them the anther obtained statistically highly significant results. 1. on the average sghoolgirls had incorrect conceptions on 9.29 items (37.16%) of total 25 items which are often misunderstood. 2. Shoolgirls in higher grades revealed misconceptions on less items than those in lower ones : on 9.56 items in the case of those in the middle school and on 8.82 items in the case of those in the high school. 3. Three major misconceptians of total 25 ones were as follows; (1) Chemical additives are dangerous in food (86.7%). (2) Spinach is a highly concentrated source of vitamins and minerals (82.8% ), (3) The more vitamins you take the better (71.3%).
랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다.
This study aims at finding a new home economics education with will include male students as its teaching objects, and then providing home economics teachers with useful materials. For this purpose I examined the curriculum of foreign home economics education and analized male and female secondary school students’and their recognition and demand to the home economics education. Investigated persons are male and female students of the first year of 3 sendary schools and their parents in Seoul, who are choosen by menas of random sampling. The items analysis of questionnaires was performed by means of random sampling. The items analysis of questionnaires was performed by means of SPSS. The results are marked with percentage and the significance level is verified by t and X(sup)2 analysis methods. The results obtained from the items analysis are as follows:1 According to the increasing number of female employees, the mechanization of household affaires, and so on, male students and male parents got to realize the necessity of home economics education and the importance of men and women’s cooperation to lead a family life. 2. It is shown that the goal of home economics deucation must be to form a right value point of the family life and family. This fact implies that many examinees regards the home economics education in the moral point of view. 3. In the necessity degree according to each field of the home economics education curriculum, moral and social aspects such as family relationship, home management & economics, human development and bringing up are regarded more important than household affairs and the related technical aspects. 4. In the difference between groups to the necessity degree according to each field of the home economics education curriculum, there are few differences between male and female parents, but there are many differences between male and female students. Male students regards the contents of the home economics education curriculum less necessary than female students. Especially in the field of clothing, residence, human development and bringing up, the difference between male and female students is obvious. 5. The necessity degree of the contents related to environmental pollution, saving of energy and resources, utilizing of computer, etc. is very high.
저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.
We have conducted a study of the interobserver reliabilities of Modified Barthel Index and Motor Assessment Scale with 30 patients hospitalized with strokes in the department of circulatory internal medicine, Sang Ji University Oriental Hospital. The observations were performed by two staff and residents in the circulatory internal medicine department. Raters were assigned in random pairs to individual patients. Evaluations were performed independently by the two observers. In order to minimize the impact of fluctuations in the patients' clinical status, the second set of observations immediately followed the first. Each patient was used for only one pair of evaluations. The results were as follows. 1. Mean kappa value of 13 items in Modified Barthel Index(MBD was 0.742, which indicated excellent interobserver reliability. The kappa values indicated almost $perfect({\kappa}:\;0.81-1.00)$ for 4, substantial for $9({\kappa}:\;0.61-0.80)$, and moderate for $2({\kappa}:\;0.41-0.60)$ of 13 items. All items. except Grooming item, showed statistically significant interobserver agreement(p<0.01) 2. Mean kappa value of 8 items. except General tonus, in Motor Assessment Scale(MAS) was 0.823, which indicated excellent interobserver reliability. and this value of Motor Assessment Scale was more high than MBI' s value. 0.81. The kappa values indicated almost perfect for 5, substantial for 3 of 8 items. All items showed statistically significant interobserver agreement(P<0.01).
A Study of the Abilities of House-keeping of Korean Female Students. We tend to have much trouble in doing house-keeping with the lack of practical experience in our daily life in this age of information because we learn more things by vicarious experiences with the help of communication media such as radio, T.V. The purpose of this study is to contribute to the education of house-keeping and teaching of home economics which are essential to female students who will become good house-wives and good members of families. In this thesis, the fundamental items of every day life such as food, costume, and home management were made out in a questionnaire with a view to evaluating the abilities of students' house keeping by these data. A random sample was taken composing of juniors and seniors with the sample size, n = 581, out of the universities and Colleges in Korea ; i.e., Yonsei Univ., Korea Univ., Ewha Univ., Sukmyong Univ., Sung Shim Womans' College (at choon chun), Duk Sung Womans' College, etc. It is to be noted that home economics majors were excluded. The results are as follows 1. Out of the total 25 fundamental items about food the average ability in the case of "I can" is only 11 items, "I have experience" 7 items, and "I have no experience" 7 items. 2. Out of the total 20 fundamental items about costume the average ability, in the case of "I can" is 4 items, and "I have experience" 8 items, and "I have no experience" 8 items. 3. Out of the total 20 fundamental items about home management, the average ability, in the case of "I can" is 5-items. "I have experienc" 8-items, and "I have no experience" 6-items. The following conclusions have been reached on the basis of the above survey : a) On the whole students are poorest at practical house-keeping. b) It is to be pointed our that female students have little experience to participate in practical house keeping every daily life c) Female students are apt to have the self-confidence that they can carry on the house-keeping well. d) One may emphasize the point which tends to be neglected in home-education : each house wife should have the ability of practical house-keeping, mutual under-standing among family members, a sense of responsibility, coorperation and services as a good member of family.
Through the model presented in this paper, we study on the depletion of stock taking place due to random loss of items as well as random demand, under the assumption that the distributions of demand are independent of those of loss, and both of them are identical, and that life time distribution of each item is negative exponential. The steady state probability distribution of the stock level assuming instantaneous delivery of order under (s, S) inventory policy. Also we have derived total expected cost expression with loss cost. The results of sensitive analysis show that the effect of loss rate is substantial on the total cost and optimal value of inventory level.
Objective : The purpose of this study is to explore the most suitable machine learning model algorithm for Shanghanlun diagnostic system classification using natural language processing (NLP). Methods : A total of 201 data items were collected from 『Shanghanlun』 and 『Clinical Shanghanlun』, 'Taeyangbyeong-gyeolhyung' and 'Eumyangyeokchahunobokbyeong' were excluded to prevent oversampling or undersampling. Data were pretreated using a twitter Korean tokenizer and trained by logistic regression, ridge regression, lasso regression, naive bayes classifier, decision tree, and random forest algorithms. The accuracy of the models were compared. Results : As a result of machine learning, ridge regression and naive Bayes classifier showed an accuracy of 0.843, logistic regression and random forest showed an accuracy of 0.804, and decision tree showed an accuracy of 0.745, while lasso regression showed an accuracy of 0.608. Conclusions : Ridge regression and naive Bayes classifier are suitable NLP machine learning models for the Shanghanlun diagnostic system classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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