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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 류광렬
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery learns a rule model pursuing the generality and unusualness of rules. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, a scope of inducible rules is limited. In this paper, we propose the method to express a rule with internal disjunction. Also, we point out drawbacks of existing subgroup discovery algorithm and propose improved algorithm. 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
1. 서론 12. 관련 연구 53. 내부 디스정션으로 표현된 규칙 획득 방안 113.1. 내부 디스정션을 위한 알고리즘 113.2. 규칙 집합의 간소화 133.2.1. 규칙 선별 방안 133.2.2. 불필요한 규칙 제거 154. 제안하는 서브그룹 디스커버리 알고리즘 165. 실험 195.1. 실험 환경 195.1.1. 데이터 195.1.2. 평가 척도 205.2. 실험 결과 및 분석 225.2.1. 내부 디스정션 표현의 효과 225.2.2. 규칙 선별 방안의 비교 255.2.3. 제안하는 서브그룹 디스커버리 알고리즘의 성능 316. 결론 40
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