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Outlier를 제거한 지지 벡터 회귀 기반의 학습 성과 추론 모델

byanonymous 2012.03.19 05:30
저자 신효정, 정혜욱, 조광수, 이지형 
학회명 한국 지능시스템학회 추계 학술대회 
학회명 (약자) KIIS 2011 
페이지  
학회시작일 2011-12-01 
학회종료일 2011-12-02 

동료 평가 환경에서 참여자간의 비판 및 수용을 통한 학습의 효과가 검증됨에 따라 동료 매칭에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 평가자에 따라 피평가자의 학습 성과가 상이하게 나타나므로 평가자와 피평가자의 정보 를 이용해 피평가자의 학습 성과를 추론하는 모델 구축이 동료 평가 환경 개선을 위해 요구된다. 기존의 지지 벡터 기반의 추론 모델에서는 모델 학습 시 이상 데이터를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 outlier를 이분법적으로 분리하는 것이 아니라, 학습 데이터 각각에 대한 outlier 정도를 가중치를 이용해 할당하고 추론 모델을 구축함으로써 보다 향상된 학습 성과 추론 모델을 구축 한다.

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