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Data Mining Technology Based on Bayesian Network Structure Applied in Learning
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.5 (2016.05)바로가기
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- 페이지
- pp.267-274
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A275576
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
목차
Abstract
1. Introduction
Introduction of Data Mining
Data Mining Process
268 Copyright ⓒ 2016 SERSCstudy, active learning, genetic algorithms, study, active learning, genetic algorithms, study, active
The Determination of Business Logics
Classification and Forecasting
Cluster Analysis
Outlier Analysis
Bayesian Network
Model Construction
Clustering Analysis Model
Verifying Mining Model
Research on Key Technology
Information Standardization
Data Acquisition and Access Technology
Network Transmission Technology
Dat Storage Technology
Information Security Technology
2. Conclusion
References
키워드
Bayesian network Learning method Data mining저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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