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피에이치피와 웨카를 이용한 데이터마이닝 도구의 설계 및 구현
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  • 피에이치피와 웨카를 이용한 데이터마이닝 도구의 설계 및 구현
저자명
유영재,박희창,You. Young-Jae,Park. Hee-Chang
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2009년|20권 2호|pp.425-433 (9 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 이를 위해 데이터마이닝 도구가 필요하다. 데이터마이닝 도구 또는 솔루션은 E-Miner, Clementine, WEKA, R 등 상당히 많은 종류가 있으나 대부분의 데이터마이닝 도구는 다양성과 범용성에 초점을 맞추어 개발되어 사용 편의성과 분석 자동화에 대해서는 소홀한 실정이어서 비전문가가 사용하기 어려운 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 피에이치피와 웨카를 이용하여 인터넷 환경에서 데이터마이닝 기법을 실행하고, 생성된 분석결과를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 개선하여 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 본 논문에서 구현하는 데이터마이닝 기법은 가장 많이이용되고 있는 연관성 규칙의 Apriori 알고리즘, 군집분석의 K-평균 알고리즘, 의사결정나무의 J48 알고리즘 등이다.

기타언어초록

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. We need a data mining tool to explore a lot of information. There are many data mining tools or solutions; E-Miner, Clementine, WEKA, and R. Almost of them are were focused on diversity and general purpose, and they are not useful for laymen. In this paper we design and implement a web-based data mining tool using PHP and WEKA. This system is easy to interpret results and so general users are able to handle. We implement Apriori algorithm of association rule, K-means algorithm of cluster analysis, and J48 algorithm of decision tree.