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[국내논문] 역 물류 환경 인터넷 경매를 위한 요소 선택응용 추천 시스템
Feature Selection Applied to Recommender Systems for Reverse Logistics Internet Auction 원문보기

산업경영시스템학회지 = Journal of society of korea industrial and systems engineering, v.29 no.1, 2006년, pp.76 - 86  

양재경 (전북대학교 산업정보시스템공학과) ,  유우연 (명지대학교 산업시스템공학부)

초록
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다양한 데이터 마이닝 기법들의 발전과 더불어, 속성(Feature 또는 Attribute)의 범위(Dimension)를 줄이기 위해 많은 요소 선택 방법이 개발되었다. 이는 확장성(Scalability)을 향상시킬 수 있고 학습 모델(Learning Model)을 더욱 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP)을 이용한 새로운 최적화 기반 속성 선택 방법을 NP 기본 구조와 다양한 실험 문제의 수치적 결과들과 함께 제시하여 어떻게 NP의 최적화 구조가 속성 선택 과정에 기여를 하고 있는지 보여준다. 그리고 이 새로운 지능적인 분할 방법이 어떻게 매우 효율적인 분할을 수행하는지를 제시한다. 이 새로운 속성 선택 방법은 필터(Filter)방법과 래퍼(Wrapper)방법 두 가지로 구현될 수 있다. 사례 연구로서, B2B e-비즈니스 시스템에서 효과적으로 사용될 수 있는 추천 시스템(Recommender System)을 제안하였다. 이 추천 시스템은 분류 기법(Classification Rule)과 제시된 NP 기반 요소 선택 방법을 사용하고 있다. 이 추천 시스템은 사용자의 인터넷 경매 참여를 추천하는데 사용되며, 이 때 제안된 요소 선택 앨고리듬은 추천 규칙들이 쉽게 이해될 수 있도록 모델을 간략화 하는데 사용된다.

Keyword

참고문헌 (11)

  1. Blake, C.L. and Merz, C.J., 1998, UCI Repository of machine learning databases , University of California, Irvine, CA (Date Accessed: October 31, 2003) 

  2. Bradley, P.S., Mangasarian, O.L., and Street, W.N., 1998, 'Feature selection via mathematical programming', INFORMS Journal on Computing, 10(2), 209-217 

  3. Hall, M.A., 1998, 'Correlation-based feature selection for discrete and numeric class machine learning', in Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning, Stanford University, CA. Morgan Kaufmann 

  4. Kim, Y.S., Street, W.N, and Menczer, F., 2000, 'Feature selection in unsupervised learning via evolutionary search', in Proceedings of the 6th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining 

  5. Liu, H. and Motoda, H., 1998, Feature Extraction, Construction and Selection: A Data Mining Perspective, Kluwer Academic Publishers 

  6. Narendra, P.M., and Fukunaga, K., 1977, 'A branch and bound algorithm for feature subset selection', IEEE Transactions on Computers, 26(9), 917-922 

  7. Olafsson, S. and Yang, J., 2005, 'Intelligent partitioning for feature selection', INFORMS Journal on Computing, (in print) 

  8. Ryan, S.M., Min, K.J. and Olafsson, S., 2001, 'Experimental study of scalability enhancements for reverse logistics E-Commerce', in Prabu, Kumara and Kamath (eds.) Scalable Enterprise System An Introduction to Recent Advances 

  9. Shi, L. and Olafsson, S., 2000, 'Nested partitions method for global optimization', Operations Research, 48, 390-407 

  10. Witten, I. and Frank, E., 2000, 'Data mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementations', Morgan Kaufmann 

  11. Yang, J. and Honavar, V., 1998, 'Feature subset selection using a genetic algorithm' In H. Motada and H. Liu (eds), Feature Selection, Construction, and Subset Selection: A Data Mining Perspective, Kluwer, New York 

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