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저자 윤광호, 김재광, 이지형 
학회명 한국 정보과학회 추계 학술대회 
학회명 (약자) KIISE 2009 
페이지 258-261 
학회시작일 2009-11-27 
학회종료일 2009-11-28 

페이지 추천을 위하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 연관규칙은 빈번하며 흥미로운 사이트 방문자들의 이동 규칙을 발견하기 위한 가장 많이 사용되는 방법이다. 하지만 연관규칙은 규칙이 지나치게 많이 생성되는 단점이 있으며 이로 인하여 시스템에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 로그에서 적은 수의 정확도가 높은 규칙을 찾기 위한 방법을 제안한다. 페이지 방문자들은 여러 관심사를 갖고 있다. 예를 들어서 여러 개의 MP3 플레이어 상품을 보던 방문자는 다른 관심사인 휴대폰 상품을 방문할 수 있다. 방문자가 방문한 MP3 플레이어들과 휴대폰 간의 유용한 연관규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 유전 프로그래밍을 이용하여 방문자의 세션을 관심사 변화에 따라서 분리하여 각 부 세션에서 연관규칙을 찾는다. 쇼핑몰의 로그를 이용하여 방문자의 모든 세션에서 발견된 연관규칙보다 부 세션에서 발견된 연관규칙이 추천 시스템에 유용하다는 것을 보인다.

    2021

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      저자: 노순철, 홍만수, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2020년도 추계 학술대회     학회시작일: 2020-11-27     학회종료일: 2020-11-28    
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      2021.01.24
      저자: 김가형, 임지영, 강석규, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2020년도 추계 학술대회     학회시작일: 2020-11-27     학회종료일: 2020-11-28    

    2020

    2019

    2018

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      저자: 이상헌, 우상명, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 2018년도 춘계학술대회     학회시작일: 2018-04-20     학회종료일: 2018-04-21