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- 저자 : 박광준(Kayung Jun Park) (검색결과 1 건)
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강창완(Chang Wan Kang),김규곤(Kyu Kon Kim),최승배(Seung Bae Choi),정민석(Min Suk Jung),박광준(Kayung Jun Park),손승한(Seung Han Son),임승범(Seung Bum Im),정경미(Kyung Mi Jung) 한국자료분석학회 2001 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.3 No.3
현대사회로 오면서 정보전달 방식은 과학의 발달로 아날로그 방식의 매체에서 디지털을 이용한 매체들을 많이 이용하고 있다. 현대인들은 이러한 것을 사용하여 사업 및 개인적인 정보까지도 전달하고 있다. 이러한 방식은 짧은 시간에 방대한 양의 정보를 송수신 할 수 있을 뿐만 아니라 저장까지도 할 수 있는 장점이 있다. 이런 정보는 데이터베이스라는 장치를 통해 관리되고 데이터마이닝이라는 기법으로 해석하고 활용되어지고 있다. 여기에 견주어 인터넷을 이용한 정보전달도 방대한 양의 데이터를 쏟아내고 있지만 이러한 자료들을 처리하려는 연구는 많이 진행되어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 자료에 대하여 일반적인 통계적 기법과 방대한 양의 정보처리 솔루션인 데이터마이닝 기법을 적용하여 자료분석을 시도하고자 한다. 특히 본 논문에서는 검색 및 클릭 흐름을 파악하고 연관성 분석을 통하여 서로 관련 있는 검색법과 페이지가 무엇인지 알아본다. Electronic commerce sites need to learn as much as possible information about their customers and those browsing their virtual premisses in order to maximize the marketing effort. The discovery of marketing related navigation patterns requires the developement of data mining algorithm capable of discovering sequential access patterns from web logs. This paper introduces a practical data analysis by using web log analysis for a web site data. Specially, association rule of mining techniques is considered to discover unordered correlations between items which found in a transaction database.
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