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안길승; 허선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안길승 (한양대학교) 허선 (한양대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제42권 제4호

발행연도: 2016.8

수록면: 249 - 256 (8page)

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Recently, transaction data is accumulated everywhere very rapidly. Association analysis methods are usually applied to analyze transaction data, but the methods have several problems. For example, these methods can only consider one-way relations among items and cannot reflect domain knowledge into analysis process. In order to overcome defect of association analysis methods, we suggest a transaction data analysis method based on probabilistic graphical model (PGM) in this study. The method we suggest has several advantages as compared with association analysis methods. For example, this method has a high flexibility, and can give a solution to various probability problems regarding the transaction data with relationships among items.

#Probabilistic Graphical Model #Transaction Data #Association Rule #Point-Wise Mutual Information

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[학술지(정기간행물)] - 안길승 / 2015 / Continuous Conditional Random Field에 의한 인터넷 쇼핑몰 신규 고객등급 예측 / 대한산업공학회지 41 (1) : 10 ~ 16

[학술지(정기간행물)] - Bron, C. / 1973 / Algorithm 457 : Finding All Cliques of an undirected Graph / Communications of the ACM 16 (9) : 575 ~ 577

[기타자료] - Chen, Y. / 2014 / Bayesian structure learning for Markov random fields with a spike and slab prior / arXiv preprint, arXiv : 1408.2047

[기타자료] - eMarketer / 2014 / Worldwide E-commerces Sales to increase Nearly 20% in 2014

[학술지(정기간행물)] - Fuguang, B. / 2015 / A Novel Method of Interestingness Measures for Association Rules Mining Based on Profit / Discrete Dynamics in Nature and Society : 1 ~ 10

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