데이터마이닝 기법을 이용한 기업부실화 예측 모델 개발과 예측 성능 향상에 관한 연구

김량형 유동희 김건우 2016년

논문상세정보

인용/피인용

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	Business Cycle Data Mining Declarative Bias IT Artifacts IT 산출물 financial distress imbalanceddata 감회(感懷) 경기순환 교류(交流) 기업부실화 녀인(女人) 데이터마이닝 명말(明末) 청초(淸初) 무대연출(舞臺演出) 묵감재정본전기(墨?齋定本傳奇) 불균형 데이터 상경란(商景蘭) 서술적 바이어스 애도(哀悼) 음률(音律) 정절(情節) 풍경(風景) 풍몽룡(馮夢龍)
841	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 논문영향력
주제어	Business Cycle	48	0.0%
	Data Mining	211	0.0%
	Declarative Bias	1	0.0%
	IT Artifacts	2	0.0%
	IT 산출물	1	0.0%
	financial distress	32	0.0%
	imbalanceddata	20	0.0%
	감회(感懷)	2	0.0%
	경기순환	25	0.0%
	교류(交流)	3	0.0%
	기업부실화	4	0.0%
	녀인(女人)	2	0.0%
	데이터마이닝	441	0.0%
	명말(明末) 청초(淸初)	2	0.0%
	무대연출(舞臺演出)	4	0.0%
	묵감재정본전기(墨?齋定本傳奇 ...	1	0.0%
	불균형 데이터	24	0.0%
	상경란(商景蘭)	2	0.0%
	서술적 바이어스	1	0.0%
	애도(哀悼)	3	0.0%
	음률(音律)	3	0.0%
	정절(情節)	3	0.0%
	풍경(風景)	2	0.0%
	풍몽룡(馮夢龍)	5	0.0%
계		842	0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수