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논문
논문 기본정보
범주형 데이터의 러프집합 분석을 통한 의사결정 향상기법
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 디지털융복합연구 = Journal of digital convergence |
| ISSN | 1738-1916, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 최적의 의사결정시스템에서 효율적인 정보검색을 위해서는 정보의 감축이 필수적이다. 다양한 종류의 데이터에 존재하는 유용한 정보를 찾는 데이터 마이닝 기법에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되어 왔고 타 산업과의 융복합을 위한 빅데이터 활용이 높아져 가고 있다. 유용한 지식의 발견을 위한 여러 가지 기법들이 특징을 가지고 있지만 단점이 존재하기 마련이다. 따라서 그러한 특징을 수렴하는 하나의 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 베이지언 정리를 이용하여 정보의 대수학적인 확률을 측정하고 이 확률에 대하여 정보엔트로피를 계산함으로써 정보의 불확실성을 계산한다. 제안된 척도를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 최소의 리덕트를 생성하고 이를 기반으로 결정규칙을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 위하여 콘텍트 렌즈를 결정하는 실험을 통하여 기존방법과 비교 결과, 본 연구가 의사결정의 유용성면에 있어 일반성이 있음을 보인다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201521159149166 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 융복합,데이터 마이닝,러프집합,베이지언 정리,정보 엔트로피,Convergence and Integration,Data Mining,Rough Set,Bayesian Theory,Information Entropy |