유사도 측정 데이터 셋과 쓰레숄드
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 양병주 | - |
dc.contributor.author | 심준호 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T12:31:46Z | - |
dc.date.issued | 2013-02 | - |
dc.identifier.issn | 2288-3908 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/11709 | - |
dc.description.abstract | 방대한 량의 전자상거래 데이터 객체를 다루는데 같거나 유사한 객체들을 찾는 유사도 측정은 중요하다. 객체간 유사도 측정은 객체 쌍의 유사도 측정값을 비교하므로 객체 량이 많아질수록 오랜 시간이 걸린다. 최근의 여러 유사도 측정 연구에선 이를 더 효율적으로 수행하는 기법을 제시하고 실제 데이터 셋에서 그 성능을 평가해왔다. 본 논문에서는 이들 연구에서 사용하는 데이터 셋의 특성과 실험에서 사용되는 쓰레숄드 값이 가지는 의미에 대해 분석해본다. 이러한 분석은 새로운 유사도 측정 기법의 성능 평가 실험의 참조 기준을 제시하는 역할을 한다. | - |
dc.format.extent | 9 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국전자거래학회 | - |
dc.title | 유사도 측정 데이터 셋과 쓰레숄드 | - |
dc.title.alternative | Practical Datasets for Similarity Measures and Their Threshold Values | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.7838/jsebs.2013.18.1.097 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국전자거래학회지, v.18, no.1, pp 97 - 105 | - |
dc.citation.title | 한국전자거래학회지 | - |
dc.citation.volume | 18 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 97 | - |
dc.citation.endPage | 105 | - |
dc.identifier.kciid | ART001744579 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Similarity Measure | - |
dc.subject.keywordAuthor | Vector | - |
dc.subject.keywordAuthor | Threshold | - |
dc.subject.keywordAuthor | 유사도 측정 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 벡터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 쓰레숄드 | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO201310559988642.page | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.