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웹 사용 마이닝의 정확도 향상을 위한 인기도 기반 전진 참조 기법

Popularity-weighted Forward Reference Scheme for High Accuracy in Web Usage Mining

2001 가을 학술발표논문집(I)(Proceedings of the 28th KISS Fall Comference), 2001 Oct., 2001년, pp.133 - 135  

조현웅 (인하대학교 전자계산학과) ,  김유성 (인하대학교 전자계산학과)

초록
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웹 사용 마이닝의 단계중 패턴 발전을 위해 초기 데이타를 정제하는 전처리 과정은 매우 중요한 작업이다. 전처리 과정의 결과가 높은 정확도를 가지고 있다면 마이닝의 결과 역시 보다 정확한 결과를 생성한다는 것은 여러 연구를 통해 널리 알려진 사실이다. 본 논문에서는 전처리 과정중 내용 페이지를 구분하기 위해 자주 이용되는 기법중 하나인 최대 전진 참조(M.F.R : Maximal Forward Reference) 기법을 개선한 인기도 기반 전진 참조(P.F.R : Popularity-weighted Forward Reference) 기법을 제안하고 예제를 통해 두 기법의 결과를 비교하였다. 그 결과 최대 전진 참조 기법에서 발생할 수 있는 오류를 극복한 인기도 기반 기법이 좀더 정확한 내용 페이지 구분이 가능하여 웹 사용 마이닝 단계에서 유용하게 활용 할 수 있음을 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 보다 정확한 전처리 과정을 붕해 좀 더 향상된 데이타 정제 효과를 얻고자 기존의 최대 전진 참조 기법을 개선하여 각 페이지의 참조 횟수롤 고려한 인기도 기반 전진 참조 기법 (P.F.R : Popularity-weighted Forward Reference)을 제시한다. 본 논문의 구성온 다음과 같다.
  • 본 논문에서는 전처리 과정에서 많이 사용되고 있는 최대 전신 참조 기법을 개선하여 정확도를 향상시킨 인기도 기반 전진 참조 기법을 제얀하고 그 정확도를 비교하여 본다.
  • 웹 사용 마이닝 분야와 관련된 언구는 매우 다양하지만 본 논문에서는 전처리 과정 단계의 트랜잭션 구분과 관련된 연구 중 최대 전진 참조 기법에 대해서만 언급하기로 한다.
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