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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
27 - 33 (7page)

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인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.
#분류 #규칙 개선 #결정 트리 #속성 #훈련 데이터 #융합 #UChoo #Classification #Rule Refinement #UChoo #Decision Tree #Attribute #Training Data #Convergence

목차

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E. Keogh / / UCI Repository of Machine Learning Databases google schola H. Schwenk / 2000 / Boosting neural networks / Neural Computation 12 : 1869 ~ 1887 google schola J. R. Quinlan / 1996 / Bagging, Boosting, and C4.5 / AAAI/IAAI 1 google schola J.C.Lee / 2007 / FLDF based Decision Tree using Extended Data Expression / The 6th Conference on Machine Learning & Cybernetics : 3478 ~ 3483 google schola J.R.Quinlan / 1993 / C4.5 : Program for Machine Learning / Morgan Kaufmann google schola

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