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[국내논문] 러프 셋 이론을 이용한 시퀀스 데이터의 클러스터링 알고리즘
A Clustering Algorithm for Sequence Data Using Rough Set Theory 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.13 no.2, 2008년, pp.113 - 119  

오승준 (경기공업대학 산업경영과) ,  박찬웅 (경원대학교 산업정보시스템공학과)

초록
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월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The World Wide Web is a dynamic collection of pages that includes a huge number of hyperlinks and huge volumes of usage informations. The resulting growth in online information combined with the almost unstructured web data necessitates the development of powerful web data mining tools. Recently, a ...

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AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 특히 웹 사용자의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야 중, 본 연구에서는 웹 로그, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석 하는 방법에 대하여 연구한다. 특히 사용자들이 방문한 웹 사이트 하이퍼링크들의 시퀀스들을 웹 트랜잰셕이라고 하는데, 본연구에서는 이들 웹 트랜잭션들을 클러스터링하는 방법을 제안한다.
  • 방법에 대하여 연구한다. 특히 사용자들이 방문한 웹 사이트 하이퍼링크들의 시퀀스들을 웹 트랜잰셕이라고 하는데, 본연구에서는 이들 웹 트랜잭션들을 클러스터링하는 방법을 제안한다.
  • 그러나 최근에는 소매점 거래 데이터, 단백질 시퀀스, 웹 로그 등과 같은 순 서적인 면을 고려한 시퀀스 데이터들의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이들 시퀀스 데이터들을 분석하는데 있어 러프 셋 이론을 이용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
  • 본 연구에서는 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터를 클러스터링 하는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면, 웹 사용자의 방문 순서까지 고려하여 웹 트랜잭션을 클러스터링 할 수 있다.
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