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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
JunHyeog Choi (Kimpo College) Sunghae Jun (Cheongju University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제21권 제8호(통권 제149호)
발행연도
2016.8
수록면
77 - 84 (8page)

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In general statistical analysis, we need to make a normal assumption. If this assumption is not satisfied, we cannot expect a good result of statistical data analysis. Most of statistical methods processing the outlier and noise also need to the assumption. But the assumption is not satisfied in big data because of its large volume and heterogeneity. So we propose a methodology based on box-plot and data smoothing for controling outlier and noise in big data analysis. The proposed methodology is not dependent upon the normal assumption. In addition, we select patent documents as target domain of big data because patent big data analysis is a important issue in management of technology. We analyze patent documents using big data learning methods for technology analysis. The collected patent data from patent databases on the world are preprocessed and analyzed by text mining and statistics. But the most researches about patent big data analysis did not consider the outlier and noise problem. This problem decreases the accuracy of prediction and increases the variance of parameter estimation. In this paper, we check the existence of the outlier and noise in patent big data. To know whether the outlier is or not in the patent big data, we use box-plot and smoothing visualization. We use the patent documents related to three dimensional printing technology to illustrate how the proposed methodology can be used for finding the existence of noise in the searched patent big data.
#Patent big data #Smoothing #Box-plot #Noise #Outlier #Statistical analysis

목차

Abstract
I. Introduction
II. Big Data Smoothing and Outlier Removal
III. Noise Removal for Patent Big Data Analysis
IV. Case Study
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
[단행본] - J. J. Berman / 2013 / Principles of Big Data / Morgan Kaufmann google schola [단행본] - K. Krishnan / 2013 / Data Warehousing in the Age of Big Data / Morgan Kaufmann google schola [학술지(정기간행물)] - B. Chun / 2014 / A Study on Big Data Processing Mechanism & Applicability / International Journal of Software Engineering and Its Applications 8 (8) : 73 ~ 82 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Ha / 2014 / Standardization Requirements Analysis on Big Data in Public Sector based on Potential Business Models / International Journal of Software Engineering and Its Applications 8 (11) : 165 ~ 172 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Jeon / 2014 / Redundant Data Removal Technique for Efficient Big Data Search Processing / International Journal of Software Engineering and Its Applications 7 (4) : 427 ~ 436 google schola

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