http://scholar.ndsl.kr/artdetail.do

국내외 논문 정보를 검색할 수 있으며, 원문(pdf) 파일도 제공하고 있습니다.

학위논문, 저널논문, 특허 등을 통합검색하여 유용합니다. 제가 입력 해본 몇 개의 검색어에 대해서는 DBpia 보다 더 많은 논문이 검색되네요.
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by 에이아이 2009.07.19 11:08
http://www.cseric.or.kr/new_cseric/main.asp

국내외 논문을 검색할 수 있으며,

신청하면 논문을 무료로 발송하여 줍니다.

논문 모집 일정이 잘 정리되어 있어 좋습니다. (제출기간, 마감일 등)

국내외에서 개최되는 컨퍼런스 일정도 자세히 정리되어 있습니다.

논문모집 / 대회(컨퍼런스) 일정을 달력으로 표시하여 줍니다.
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by 에이아이 2009.07.19 11:07

국문 : 카이스퀘어 분석과 아이템기반 협력적 여과를 이용한 타겟마케팅 기법 
영문 : Target Marketing Method on Specific Item Using Chi - Square Analysis and Item - based Collaborative Filtering

발표 : 한국정보과학회, 한국정보과학회 학술발표논문집, 한국정보과학회 2005 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(B), 2005. 7, pp. 607 ~ 609 (3pages)
정보 : DBpia 상세보기

파일 :

초록 : 온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.

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by 에이아이 2009.07.18 23:43
국문 : 구매 데이터에 적합한 아이템 기반의 협력적 추천 기법
영문 : An Item - based Collaborative Recommendation Algorithm for Purchase Data

발표 : 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 제29권 제1호(B), 2002. 4 (pp. 319~321, 3 pages)
초록 : DBPia 상세보기

파일 :


초록 : 협력적 추천 알고리즘의 성능향상을 위한 많은 연구들이 진행되고 연구 결과로 다양한 협력적 추천 기법들이 제안되고 있다. 이러한 연구에서는 EachMovie, MovieLens등의 선호도(Rating) 값을 기반으로 하는 데이터를 대상으로 추천의 효율을 높이고자 하고 있다. 그러나 실세계에서 우리가 얻을 수 있는 원 거래 데이터(Raw Transaction Data)는 선호도 값을 갖고 있지 않다. 따라서 실세계의 구매 데이터에 효과적인 추천을 하기 위해서는 기존의 선호도 기반 알고리즘이 아닌 구매 정보만을 기반으로 하는 변경된 협력적 추천 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연관규칙 탐사 기법에서 사용하는 확신도(confidence)를 유사도식에 사용하고 이를 기반으로 선호도를 예측하는 구매 기반의 협력적 추천 알고리즘을 제안한다.
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by 에이아이 2009.07.18 23:37

제목 : Extracting decision trees from trained neural network

발표 : Pattern Recognition 32 (1998), Accepted 30 November 1998.  
출처 : The Journal of the Pattern Recongnition Society
초록 : http://portal.acm.org/citation.cfm?id=775113

파일 :


설명 :
이 논문에서는 훈련된 신경망 모델에서 결정트리를 추출하는 방식의 결정트리 알고리즘 생성 방법을 제안한다. 결정트리가 갖는 장점(이해하기 좋고, 설명력이 좋음)과 신경망이 갖는 장점(분류 정확도가 상대적으로 높음)을 결합하는 것에 관심을 두고 있다.  

참고 :
* 초록 및 서론의 내용은 결정트리와 신경망의 장단점을 설명하는 좋은 참고 내용이다. 
* 제안하는 방법의 3단계를 구성된다. (1) prototypes 찾기 (2) GA 알고리즘을 사용하여 최적의 Prototype 찾기 (3) 선택된 prototypes 을 사용하여 결정트리 구축하기


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by 에이아이 2009.07.18 22:27
제목 : Extracting decision trees from trained neural networks

발표 : International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
         Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery
         and data mining

년도 : 2002년
초록 : http://portal.acm.org/citation.cfm?id=775113

내용 : 신경망 모델로 부터 결정트리를 생성하는 방법으로 2002년에 발표된 논문임. 
         1999년에 패턴인식 학회에서 발표된 논문과 제목이 동일함.

원본 :



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by 에이아이 2009.07.18 18:12
국문 : 특징공간을 사선 분할하는 퍼지 결정트리 유도
영문 : Fuzzy Decision Tree Induction to obiquely Partioning a Feature Space

발표 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제29권 제3·4호, 2002. 4, pp. 156 ~ 166 (11pages)
출처 : DBpia 에서 [퍼지 결정트리] 로 검색

초록 : DBpia 초록보기



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by 에이아이 2009.07.18 17:58

국문
: 지지 벡터 머신을 이용한 다변수 결정트리
영문 : A Multivariate Decisioin Tree using Support Vector Machines

발표 : 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(B), 2006. 10
출처 : DBpia 에서 [지지 벡터 머신] 으로 검색하면 원본 회득 가능함.

내용 : 기존의 결정트리 알고리즘이 갖는 한계(데이터가 속성 축에 평행하게 존재하지 않는 경우 분류율 떨어짐)를 극복하고자 SVM을 적용하였다. 지지 벡터 머신(SVMDT) 라는 이름의 결정트리 알고리즘을 제안한다.

초록 : DBpia 초록 보기

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by 에이아이 2009.07.17 13:09
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