연구동향 분석

연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구

박희창 2014년

논문상세정보
인용/피인용
' 연관성 규칙에서의 코사인 계열 유사성 측도들의 비교 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 신뢰도
  • 지지도
  • 코사인계열유사성측도
  • 향상도
  • 흥미도측도.
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
861 0

0.0%

' 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
  • 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
  • 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]