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연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구
박희창
2014년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도
공유도
영향력
논문상세정보
저자
박희창
제어번호
101600076
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society
권호사항
Vol. 16 No. 2 [ 2014 ]
발행처
한국자료분석학회
자료유형
학술저널
수록면
729-737
언어
Korean
출판년도
2014
등재정보
KCI등재
판매처
주제어
신뢰도
지지도
코사인계열유사성측도
향상도
흥미도측도.
참고문헌( 23)
유사주제 논문( 856)
신뢰도 811건
지지도 36건
향상도 8건
흥미도측도. 1건
인용/피인용
연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 ...
' 연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 요약
주제
신뢰도
지지도
코사인계열유사성측도
향상도
흥미도측도.
동일주제 총논문수
논문피인용 총횟수
주제별 논문영향력의 평균
861
0
0.0%
자세히
주제별 논문영향력
논문영향력
주제
주제별 논문수
주제별 피인용횟수
주제별 논문영향력
주제어
신뢰도
812
0
0.0%
지지도
37
0
0.0%
코사인계열유사성측도
1
0
0.0%
향상도
9
0
0.0%
흥미도측도.
2
0
0.0%
계
861
0
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* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수
0
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' 연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구'
의 참고문헌
항목의 상대적 발생 비율을 고려한 연관성 평가 기준 활용 방안
박희창
Journal of The Korean Data Analysis Society 14 4 1861-1870
[2012]
조건부 확률에 의한 대칭 유사성 측도의 연관성 평가 기준 활용 방안
박희창
Journal of The Korean Data Analysis Society 14 2 707-716
[2012]
유사성 측도에 대한 연관성 규칙 평가 기준으로의 적용 방안
박희창
Journal of The Korean Data Analysis Society 13 3 1331-1341
[2011]
외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견
조광현
Journal of The Korean Data Analysis Society 13 3 1343-1351
[2011]
연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석
진도승
Journal of The Korean Data Analysis Society 13 6 2945-2952
[2011]
연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구
조광현
Journal of The Korean Data Analysis Society 13 1 297-306
[2011]
연관 규칙 마이닝에서 기여 순수 신뢰도의 제안
박희창
한국데이터정보과학회지 22 2 235-243
[2011]
상대적 발생/비발생 비율을 고려한 연관성 평가 기준의 모형 개발
박희창
Journal of The Korean Data Analysis Society 15 4 1841-1850
[2013]
분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도 간의 비교
박희창
한국데이터정보과학회지 25 2 365-371
[2014]
발생빈도와 상대적 사전 비율을 고려한 연관성 평가 모형의 개발
박희창
Journal of The Korean Data Analysis Society 15 2 709-718
[2013]
What makes patterns interesting in knowledge discovery systems
Silberschatz, A.
IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering 8 970-974
[1996]
Using unknowns to prevent discovery of association rules
Saygin, Y.
45-54
[2002]
The anticipation & anxiety for big data utilization
Park, W. J.
Journal of Communications and Radio Spectrum 51 28-47
[2012]
Selecting the right interestingness measure for association patterns
Tan, P. N.
32-41
[2002]
On rule interestingness measures
Freitas, A.
Knowledge-based System 12 309-315
[1999]
Mining association rules with multiple minimum supports
Hsu, W.
Liu, B.
Ma, Y.
241-337
[1999]
Mining association rules between sets of items in large databases
Imielinski, T.
Swami, A.
Agrawal, R.
207-216
[1993]
Discovery, analysis and presentation of strong rules
Piatetsky-Shapiro, G.
Knowledge Discovery in Databases 229-248
[1991]
Correlation analysis of binary similarity and dissimilarity measures
Choi, S. S.
[2008]
Big data
Jung, Y. C.
-
[2012]
Applying objective interestingness measures in data mining systems
Hamilton, H. J.
Hilderman, R. J.
432-439
[2000]
Analyzing the subjective interestingness of association rules
Liu, B.
IEEE Intelligent Systems 15 5 47-55
[2000]
A survey of binary similarity and distance measures
Choi, S. S.
Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics 8 1 43-48
[2010]
' 연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구'
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) 논문