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Representation 21
1.4.5 Frequent Subgraph Mining 23
1.4.6 SDG(System Dependence Graph) Minors 24
1.4.7 Rule Mining Issues 26
1.4.8 Transforming the Graph Set 26
1.4.10 User Evaluation of Rules 27
1.4.11 Detecting Rule Violations 27
1.4.12 Some Results of Neglected-Condition Bug Detection 28
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1.0 Introduction
: Data mining is the search for valuable information in large volumes of data. It is a cooperative effort of humans and computers. Humans design databases, describe problems and set goals. Computers sift through data, looking for patterns that match these goals (Sholom M. W & Nitin
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마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS, 렉스켄(Cognos’s Scenario) 등이 제품을 공급
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1. 주요목적
1) 정적 SE data를 변환하여 유용한 정보(Active data)로 변환
2) 숨겨진 패턴과 경향(Hidden patterns and trends)를 발견함으로써 SE data를 유용한 정보로 만든다.
1.2 Overview of Mining SE Data
1. Mining SE Data의 Architecture는 아래와 같이 3개의 Layer로
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Patterns and Trends by Applying OLAP and Data Mining Technology on Web Logs", IEEE ADL Proceedings, 1998, pp. 19-29. 인터넷 쇼핑몰 CEO로 성공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 분류모델과 마케팅 전략
I. 서론
1. 분석 동기와 보고서의 목적
2. 인터넷 쇼핑몰
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