메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
147 - 157 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
오늘날 국가 또는 기업에서 빅 데이터를 분석하고 활용한다는 것은 바로 빅 데이터가 경제적 자산이 되고 있음을 말해주고 있으며, 대용량 데이터 처리 기법의 발전과 함께 각 분야에서 빅 데이터 기술의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 빅 데이터 분석에서 널리 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법은 대용량의 데이터베이스로부터 이들 내에 존재하는 규칙이나 패턴 등을 탐색하여 모형화함으로써 의미 있는 지식을 추출하는 일련의 과정들이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 도구 중에서 연관성 규칙의 흥미도 측도로 사용하기 위해 교차 엔트로피를 변형하여 순수 대칭적 균형 교차 엔트로피 측도를 제안하였으며, 예제를 통해 기존의 측도들과 비교함으로써 유용성을 고찰하였다. 그 결과, 순수 대칭적 균형 교차 엔트로피 측도는 기존의 측도들에 비해 연관성의 정도가 더 큰 값을 가지면서 변하는 것으로 나타났으며, 각 사례간의 연관성 값의 변화량도 기존의 측도들보다 더 큰 것으로 나타나서 연관성 규칙의 생성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있게 해준다는 사실을 발견하였다. 따라서 연관성 규칙의 평가 기준으로서는 순수 대칭적 균형화 교차 엔트로피 측도가 기존의 측도들보다 더 바람직하다고 할 수 있다.
#cross entropy #purely and symmetrically balanced cross entropy #symmetrically balanced cross entropy #symmetric J measure.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
전익진 / 2014 / 연관 규칙 분석을 이용한 시청률 분석 연구: 지상파 드라마를 중심으로 / 한국언론학보 58(5):391~416 dbpia 한건희 / 2014 / 빅데이터에 대한 소개와 활용사례에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 16(3):1337~1351 dbpia 김민경 / 2019 / 빅데이터 기반 만성질환자의 삶의 질에 미치는 영향분석 / 한국정보통신학회논문지 23(11):1351~1356 dbpia 김지숙 / 2013 / 빅데이터 기반의 오피니언 마이닝 활용 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(1):101~113 dbpia 박희창 / 2016 / 엔트로피 기반 연관성 평가 기준의 제안 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(4):1905~1914 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0