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정보이론에 기반한 연관 규칙들의 새로운 중요도 측정 방법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이창환 | - |
| dc.contributor.author | 배주현 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-08-08T02:00:35Z | - |
| dc.date.available | 2024-08-08T02:00:35Z | - |
| dc.date.issued | 2014-01 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-5905 | - |
| dc.identifier.issn | 2734-0503 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/15735 | - |
| dc.description.abstract | 연관 규칙들을 이용한 분류학습은 최근 활발히 연구되는 분야의 하나이다. 이러한 연관 규칙을 이용한 분류에는 연관 규칙들에 대한 수치적 중요도를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 정보 이론을 사용한 H measure 라는 새로운 규칙 중요도 기법을 제안한다. 구체적으로 Hellinger 변량을 이용하여 연관규칙의 중요도를 계산한다. 제안된 H measure 의 다양한 특성들을 분석하였으며 또한 이러한 H measure를 이용한 분류학습의 성능을 다른 규칙 measure를 이용한 분류학습의 성능과 비교하였다. | - |
| dc.format.extent | 6 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
| dc.title | 정보이론에 기반한 연관 규칙들의 새로운 중요도 측정 방법 | - |
| dc.title.alternative | A New Importance Measure of Association Rules Using Information Theory | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.3745/KTSDE.2014.3.1.37 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.3, no.1, pp 37 - 42 | - |
| dc.citation.title | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | - |
| dc.citation.volume | 3 | - |
| dc.citation.number | 1 | - |
| dc.citation.startPage | 37 | - |
| dc.citation.endPage | 42 | - |
| dc.identifier.kciid | ART001848571 | - |
| dc.description.isOpenAccess | Y | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Association | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Classification | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Rule Importance | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Hellinger Divergence | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 연관 규칙 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 분류 학습 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 규칙 중요도 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 헬링거 변량 | - |
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