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Development of a Personalized Recommendation Procedure Based on Data Mining Techniques for Internet Shopping Malls
Kim. Jae-Kyeong, Ahn. Do-Hyun, Cho. Yoon-Ho 한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 15 Pages
한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 2003, Vol.9 No.3 177-191 (15 pages)
상품추천시스템은 고객들에게 추천 상품 리스트를 만들어 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화 된 정보필터링 기술이다 협업 필터링(collaborative filtering)이 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 많이 이용되고 있다. 그러나, 인터넷 쇼핑몰에서 관리하는 상품과 고객의 수가 급속히 증가하면서 협업필터링에 기반 한 상품추천 시스템은 입력데이터의 희박성(Sparsity) 문제와 시스템 확장성(Scalability) 문제가 노출되고 있다. 따라서 본 연구에서는 협업필터링 기반 상품추천시스템의... -
A Study on Recommendation System Using Data Mining Techniques for Large-sized Music Contents
김용, 문성빈, Kim. Yong, Moon. Sung-Been 한국정보관리학회 정보관리학회지 16 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2007, Vol.24 No.2 89-104 (16 pages)
본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된... -
Knowledge Extraction from Academic Journals Using Data Mining Techniques
남수현, 김홍기, Namn. Su-Hyeon, Kim. Hong-Kee 한국디지털정책학회 디지털정책연구 14 Pages
한국디지털정책학회 디지털정책연구 2005, Vol.3 No.1 75-88 (14 pages)
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여... -
A Study of Data Mining Techniques in Bankruptcy Prediction
Lee. Kidong 한국경영과학회 韓國經營科學會誌 23 Pages
한국경영과학회 韓國經營科學會誌 2003, Vol.28 No.2 105-127 (23 pages)
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Prediction of Length of ICU Stay Using Data-mining Techniques: an Example of Old Critically Ill Postoperative Gastric Cancer Patients
Zhang. Xiao-Chun, Zhang. Zhi-Dan, Huang. De-Sheng 아시아태평양암예방학회 Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP 5 Pages
아시아태평양암예방학회 Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP 2012, Vol.13 No.1 97-101 (5 pages)
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A Comparison of Capabilities of Data Mining Tools
Choi. Youn-Seok, Kim. Jong-Geoun, Lee. Jong-Hee 한국통계학회 한국통계학회 논문집 11 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2001, Vol.8 No.2 531-541 (11 pages)