• Title, Summary, Keyword: 웹마이닝

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Ontology based Retrieval System for Shopping Sites Customer (온톨로지 기반의 쇼핑 사이트 고객을 위한 검색 시스템)

  • Gu Mi-Sug;Hwang Jeong-Hee;Ryu Keun-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.51-54
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    • 2004
  • 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 정보의 의미가 정의되고, 이들 간의 의미적 연결을 지원한다는 특징이 있어서, 최근 차세대 웹으로 부각되고 있다. 이러한 의미적 연결을 위해서 시맨틱 웹의 기반인 온톨로지가 필요하다. 온톨로지는 리소스에 대한 메타데이터를 정의하여 의미적 연결이 가능하게 하므로 효율적인 정보 검색이 가능하다. 이 논문에서는 정보 검색의 효율을 증가시키기 위해서 시맨틱 웹의 핵심인 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다. 쇼핑 사이트에서 효율적인 마케팅을 위해 사용자의 구매 패턴을 조사하여 고객에게 알맞은 정보 추천을 하기 위한 것을 목적으로 한다. 온톨로지의 구축은 XTM을 기반으로 토픽맵을 이용하였다. 그리고 온톨로지를 기반으로, 사용자의 구매패턴을 찾아서 정확한 정보 전달을 위해서 데이터 마이닝 기법을 이용하였다. 빈발패턴 트리 기법을 기반으로 하는 멀티 레벨 멀티 디멘션 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 분석하여 정보 검색에 효율을 기하였다.

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Analysis of Internet User Features using Multi-dimensional Association Analysis (다차원 연관 분석을 이용한 인터넷 이용자의 특징 분석)

  • Lee, Su-Eun;Jung, Yong-Gyu
    • Journal of Service Research and Studies
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    • v.1 no.1
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    • pp.61-69
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    • 2011
  • Data mining that can not be extracted with a simple query in the form of "useful" means to find information in large databases from the existing and unknown knowledge. It is based on this insight about the data can be defined as a gain. In this paper, we use the Internet to find useful patterns on the Web or saved data to the target Web site, which is to analyze the characteristics of users. A general statistical information on Internet users to the data by applying a relevance analysis, Internet use affect the amount of time to analyze the characteristics of Internet users. Only through experiments extracting data from the association rules, producing optimal results apply for the data pre-processing and algorithm for mining the Web to Internet users. characteristics were analyzed.

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A method of web Document Encoding Automatic Recognition for SNS Text Mining (SNS 텍스트 마이닝을 위한 웹문서 인코딩 자동 인식 기술 방안)

  • Mo, Eun-Su;Lee, Jae-Pil;Lee, Jae-Gwang;Lee, Jun-hyeon;Lee, Jae-Kwang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.415-417
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    • 2015
  • 사용자는 자신의 주변상황에 대한 정보를 수집 및 공유하기 위하여 SNS, 포탈사이트 및 커뮤니티를 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 특성을 고려한 지역정보 수집 아이디어와 방법론을 제시한다. 또한 각각의 웹 시스템의 데이터를 수집하여, 광범위한 지역정보를 마이닝을 수행하고 가공해내는 시스템을 제안한다. 이를 위해 해결해야하는 이슈는 다음과 같다. 각 웹시스템의 문서들은 운영 체제에 따라 인코딩이 달리 사용되는데, 흔히 발생되는 오류 중 하나인 문자깨짐 현상이 그 예이다. 해결방법으로써 문서가 작성된 운영체제의 인코딩정보를 획득해야하며, 이 정보는 서버에서 제공하는 헤더정보에 명시되었거나 문서내에 내장되어 있다. 하지만 일부 웹사이트는 인코딩 정보를 제공하지 않으며, 국가별 인코딩이 다르기 때문에 이를 알기 쉽지않다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝에 앞서 웹서버에서 제공하는 웹페이지를 읽어들여 인코딩정보를 획득하고, 문자의 깨짐없이 표시할 수 있도록 시스템을 구축하기 위해 Response Header, HTML의 meta tag 및 읽어드린 문서의 BOM(Byte Order Mark) 정보 및 인코딩 패턴을 통해 인식하도록 하여 글자 깨짐을 완하하도록 시스템을 설계하였다.

Ubiquitous Data Mining, Challenge and Task (유비쿼터스 데이터 마이닝, 도전과 과제)

  • Jun Sung-Hae
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.57-60
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    • 2005
  • 21세기에 들어서면서 인터넷은 새로운 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 빠르게 바뀌고 있다. 특히 2005년에 접어들면서 유비쿼터스는 정보기술 분야에서 건설, 의료, 교통, 안전, 교육 등 사회 각 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅의 도입을 추진하고 있다 동시에 유비쿼터스 컴퓨팅이 각 분야에서 적용이 될 때에는 지능형 시스템에 의한 서비스가 이루어 져야 한다는 것에 대하여 모두가 공감하고 있다. 지능형 유비쿼터스 서비스가 이루어지기 위한 하나의 방법으로서 현재 인터넷의 지능형 서비스에서 활발하게 이루어지고 있는 데이터 마이닝 전략이 있다. 즉 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 지능형 유비쿼터스 서비스를 하기 위한 데이터 마이닝 분야가 바로 유비쿼터스 데이터 마이닝이다. 유비쿼터스 데이터 마이닝은 오프라인 데이터 마이닝, 웹 마이닝 등에 비해 여러 가지 다른 점들이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 데이터 마이닝에 대한 소개와 기존의 데이터 마이닝 프로세스와의 차이점을 알아본다. 아울러 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이루어져야 할 데이터 마이닝 전략의 과제와 도전에 대한 이슈들을 살펴보고 몇 가지 모의실험을 통하여 이것들에 대한 확인을 하였다.

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Analysis of Web Log Using Clementine Data Mining Solution (클레멘타인 데이터마이닝 솔루션을 이용한 웹 로그 분석)

  • Kim, Jae-Kyeong;Lee, Kun-Chang;Chung, Nam-Ho;Kwon, Soon-Jae;Cho, Yoon-Ho
    • Information Systems Review
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    • v.4 no.1
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    • pp.47-67
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    • 2002
  • Since mid 90's, most of firms utilizing web as a communication vehicle with customers are keenly interested in web log file which contains a lot of trails customers left on the web, such as IP address, reference address, cookie file, duration time, etc. Therefore, an appropriate analysis of the web log file leads to understanding customer's behaviors on the web. Its analysis results can be used as an effective marketing information for locating potential target customers. In this study, we introduced a web mining technique using Clementine of SPSS, and analyzed a set of real web log data file on a certain Internet hub site. We also suggested a process of various strategies build-up based on the web mining results.

The Development of Data Mining Solution based on Web (웹 기반의 데이터 마이닝 솔루션 개발에 대하여)

  • 구자용;박헌진;최대우
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.301-306
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    • 2000
  • 최근 데이터 웨어하우징의 활발한 구축과 우수고객 확보를 위한 치열한 경쟁으로 데이터 마이닝은 많은 업체의 큰 관심을 끌고있다. 본 연구는 풍부한 알고리즘과 과학적 그래프를 제공하여 사용자로 하여금 최상의 데이터 마이닝 효과를 거둘 수 있도록 Statserver를 핵심 엔진으로 사용한 인터넷 기반의 데이터 마이닝 솔루션 개발에 관한 편이다

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Web Mining Using Fuzzy Integration of Multiple Structure Adaptive Self-Organizing Maps (다중 구조적응 자기구성지도의 퍼지결합을 이용한 웹 마이닝)

  • 김경중;조성배
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.1
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    • pp.61-70
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    • 2004
  • It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill & Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.

Design of a Preprocessor for Web Log Analysis (웹 로그 분석을 위한 전처리기의 설계)

  • Kim, Geon-Lyang;Lee, Do-Heon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.47-50
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    • 2000
  • 최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.

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Folksonomy Data Mining using Formal Concept Analysis (형식개념분석기법을 이용한 폭소노미 데이터 마이닝)

  • Kang, Yu-Kyung;Hwang, Suk-Hyung;Yang, Hae-Sool
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.562-565
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    • 2009
  • 웹 2.0시대의 대표적인 특징인 폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미를 기반으로하는 웹 애플리케이션 시스템에는 WWW를 이용하는 전 세계의 수많은 사용자들의 다양한 데이터가 축적되어 있으며, 이러한 웹 데이터는 계속적으로 증가 확장 변화하고 있다. 본 논문에서는, 방대한 양의 폭소노미 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해 형식개념분석기법을 기반으로, 사용자, 태그, 리소스들 사이의 3항관계를 고려한 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 본 연구에서 제안한 기법을 BibSonomy의 데이터에 적용하여 분석한 실험 결과를 보고한다.

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Design of E-Commerce Service on The Web Based on Data Mining (데이터마이닝을 기반으로 한 웹 전자상거래 서비스 설계)

  • Chen, Lin;Kim, Chul-Won
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.15 no.4
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    • pp.703-708
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    • 2020
  • The momentum of e-commerce is growing stronger and now, the competition between e-commerce is becoming more and more fierce. In the competition of various e-commerce companies, how to effectively analyze and rationally use these data has become a key point. This paper will use data mining technology to filter out redundant data from large Web databases, extract data that is useful to us, and then analyze them from different perspectives to apply this data reasonably and effectively to our e-commerce website.