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전문가 의견을 반영하는 향상된 의사결정나무의 엔트로피 기법

byanonymous 2012.03.06 14:36
저자 박선빈, 김동문, 윤태복, 이지형 
학회명 한국 퍼지 및 지능시스템학회 추계학술대회 
학회명 (약자) KFIS 2007 
페이지 239-242 
학회시작일 2007-11-02 
학회종료일 2007-11-03 

 최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 증대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다룰 필요가 있다.
  본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.

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    2014

      문장의 문맥확장을 통한 다중문서요약
      2015.05.12
      저자: 김다해, 조태민, 이지형     학회명: 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회     학회명 (약자): KIIS 2015     페이지: 149-150     학회시작일: 2015-04-24     학회종료일: 2015-04-25    

    2012

      AI-LOD를 이용한 향상된 Flocking 기법
      2012.01.18
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      트위터를 활용한 감정 기반의 영화 유사도 측정
      2013.11.27
      저자: 김동윤, 김경민, 이지형     학회명: 한국 지능시스템학회 추계 학술대회     학회명 (약자): KIIS 2013     페이지: 75-76     학회시작일: 2013-10-11     학회종료일: 2013-10-12    
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      2012.03.19
      저자: 김보경, 이승훈, 방성우, 김재광, 이지형     학회명: 한국 지능시스템학회 춘계 학술대회     학회명 (약자): KISS 2010     페이지: 48-49     학회시작일: 2010-04-02     학회종료일: 2010-04-03    
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