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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 23 - 32 (10page)
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We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery is a rule model learning method that finds data subgroups containing specific information from data and expresses them in a rule form. Subgroups are meaningful as they account for a high percentage of total data and tend to differ significantly from the overall data. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, the scope of the rules that can be derived from the learning process is limited. In this paper, we propose a method to increase expressiveness of rules through internal disjunctive representation of attribute values. Also, we analyze the characteristics of existing subgroup discovery algorithms and propose an improved algorithm that complements their defects and takes advantage of them. Experiments are conducted with the traffic accident data given from Busan metropolitan city. The results shows that performance of the proposed method is better than that of existing methods. Rule set learned by proposed method has interesting and general rules more.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Internal Disjunctive Rule Learning
Ⅳ. Proposed Subgroup Discovery Algorithm
Ⅴ. Experimental Results
Ⅵ. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. Wrobel / 1997 / An algorithm for multi-relational discovery of subgroups / Principles of Data Mining and Knowledge Discovery 1763 : 78 ~ 87
[학술지(정기간행물)] - J. Kim / 2015 / Mining Traffic Accident Data by Subgroup Discovery Using Combinatorial Targets / Computer Systems and Applications (AICCSA) : 1 ~ 6
[학술지(정기간행물)] - N. Lavrač / 2004 / Subgroup Discovery with CN2-SD / The Journal of Machine Learning Research 5 : 153 ~ 188
[단행본] - P. Flach / 2012 / Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data / Cambridge University Press
[학술지(정기간행물)] - G. Wets / 2008 / Traffic accident segmentation by means of latent class clustering / Accident Analysis & Prevention 40 (4) : 1257 ~ 1266
[학술지(정기간행물)] - J. Kim / 2015 / Mining Traffic Accident Data by Subgroup Discovery Using Combinatorial Targets / Computer Systems and Applications (AICCSA) : 1 ~ 6
[학술지(정기간행물)] - N. Lavrač / 2004 / Subgroup Discovery with CN2-SD / The Journal of Machine Learning Research 5 : 153 ~ 188
[단행본] - P. Flach / 2012 / Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data / Cambridge University Press
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