data를 적절한 형태로 변환한후 data에 일반적인 mining 기술을 적용 시킨다.
1.2 web usage mining의 구성
1.전처리단계(preprocessing)
2.패턴 탐색단계( pattern discovery)
3.패턴 분석단계(pattern analysis)
데이터를 수집하고, 수집된 web data를 적절한 형태로 변환한후 data에 일반적인 mining 기술을 적용 시
1. 서 론
2000년대에 들어서면서 인터넷이라는 새로운 비즈니스가 도래되었다. 그리고 이러한
인터넷 기업들이 등장하면서 B2C, B2B 시장은 크게 활성화 되었고, 그러므로 인하여 많은 기업들이 성공이 확실히 보장된 이시장에 진입하게 되었다. 그러나 너무 많은 기업들의 진입으로 인하여 이 시장이
Data Reduction
Preprocessing
1.테이블 형태
-가로,세로축의 형태에서 그대로 변형없이
사용해도 무방하다고 판단.
2. Missing Value
-blank 이거나 '-' 으로 입력되어 있는 경우,
0으로만 채워져 있는 turple 의 경우에는
총 레코드가 700개 이상이었으므로 삭제 처리.
Data analysis) 및 모형 선택(Model selection)으로 정의한다. 여러 서적이나 논문에 의하면 데이터마이닝과 지식 발견(KDD, Knowledge Discovery in Database)이라는 용어를 혼용해서 사용하는 경우가 많다. 개념이 소개되던 초창기에 데이터마이닝이라는 용어는 특히 통계학자, 데이터베이스 연구가, 그리고 기업체에서
Data외에 쿠키, 마우스 클릭이나 스크롤등의 정보를 활용할 수 있지만, 이런 정보의 수집과 활용에 있어서 어려움이 많다.
- Web Data의 변환
앞서 수집한 Web Data를 변화하는 과정이 필요한데, 이는 좀더 원할한 Mining을 위해서는 필수 적인 과정이다. 여기에는 전처리(preprocessing) 과정, Web Mining의 요소 기