Extraction of Expert Knowledge Based on Hybrid Data Mining Mechanism

김진성

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김진성

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제6호

발행연도: 2004.10

수록면: 764 - 770 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems’ reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended on association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can’t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.

#Association rules #Data mining #Fuzzy neural networks (FNN) #Knowledge management #Rule extraction

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - / 1993 / Mining Association Rules between Sets of Items in large Databases In Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216

[학술지(정기간행물)] - / 2001 / Web Log Data Warehousing and Mining for Intelligent Web Caching 39 : 165 ~ 189

[학술지(정기간행물)] - / 1999 / Mining the Web's Link Structure 32 : 60 ~ 67

[학술지(정기간행물)] - / 2001 / Mining Association Rule Procedure to Support On-Line Recommendation by Customers and Products Fragmentation 20 : 325 ~ 335

[학술지(정기간행물)] - / 2003 / Fuzzy Data Mining for Interesting Generalized Association Rules 138 (2) : 255 ~ 269

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김진성

소속기관 전주대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 사회과학 > 법학

논문수 66 이용수 4,225

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014868176

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)