• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.687-690
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• 2008

실세계의 복잡하고 다양한 데이터에 내포된 유용한 정보들을 추출하여 활용하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기법들이 제안되고 있다. 최근 각광받기 시작한 개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 개념들을 추출하고 그들 사이의 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터분석 기법이다. 본 논문에서는 개념분석기법을 기반으로 다종다양한 데이터를 분석할 수 있는 기법들(FFCA, RFCA)에 대해서 소개하고, 본 연구에서 개발하고 있는 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.8
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• pp.1877-1893
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• 2009

Folksonomy is a user-generated taxonomy to organize information by which a user assigns tags to resources published on the web. Triadic datas that indicate relations of between users, tags, and resources, are created by collaborative tagging from many users in folksonomy-based system. Such the folksonomy data has been utilized in the field of the semantic web and web2.0 as metadata about web resources. In this paper, we propose FCA-based folksonomy data mining approach in order to extract the useful information from folksonomy data with various points of view. And we developed tool for supporting our approach. In order to verify the usefulness of our proposed approach and FMT, we have done some experiments for data of del.icio.us, which is a popular folksonomy-based bookmarking system. And we report about result of our experiments.