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데이터마이닝(Data minning) 기법의 적용연구도 이루어져야 할 것이다. 1. 인터넷 쇼핑몰
(1)연구목적
(2) 연구방법
2. 인터넷 쇼핑몰에 관련한 선행 연구
(1) 홈페이지 디자인에 관한 기존 연구
(2) 사이버 쇼핑몰 연구의 한계점
3. 감성공학
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고객에 관한 다양한 정보 통해 시장을 세분화한다거나 쇼핑몰 디자인에 관한 유용한 정보를 얻을 수 있도록, 인공신경망(Neural Network)이나, CBR(Case-Based Reasoning)등과 같은 데이터마이닝(Data minning) 기법의 적용연구도 이루어져야 할 것이다.
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데이터마이닝, 올랩(OLAP)등을 제공하여야 한다.
5-4. Web-Mining 의 도입
1) Web-Mining 의 도입
Web-Mining 의 정의
웹상의 웹 정보에서 데이터마이닝 툴을 이용해 유용한 정보를 발견하고 분석하는 것이다.
(The discovery and analysis of useful information with Data Mi
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Data Mining)
데이터마이닝이란 대량의 데이터로부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보들을 추출하는 과정을 말한다. 여기서 정보는 묵시적이고 잘 알려져 있지 않지만 잠재적으로 활용가치가 있는 정보를 말한다. 다시 말해서 데이타마이닝이란
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개념과 적용사례
1. 소프트웨어 공학의 개념
2. 소프트웨어
1) 소프트웨어
2) 소프트웨어 분류
3. 소프트웨어 공학이 발전
4. 소프트웨어공학이론의 적용사례
― 데이타 마이닝
1) DATA MINING의 정의
2) 데이타마이닝의 특징
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데이터를 잘 정리하고 사용하는 데에 그치지 않고 이런 데이터로 새로운 지식을 창출하는 것이 가능하게 될 것이다. 이의 이론적인 기반이 데이터마이닝 이다. 즉 데이터마이닝을 위한 기본바탕이 되는 data 가 데이터웨어하우징되어 있으면
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마이닝PPDM (privacy preserving data mining)(privacy preserving data mining)(미국)DB, 데이터 자체 privacy privacy ->일종의 데이터 가공처리법IDM (Identity Management) (Identity Management) (EU)Pseudonym(Pseudonym(익명화 기법)PrivacyPrivacy-aware access control(aware access control(목적 기
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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6. 맺음
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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5. 인공 지능의 한계
6.
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데이터베이스(database) 응용
(10) 데이터마이닝 기법 (Data Mining)
(11) 정리 증명(theorem proving)
(12) 로보트 공학(robotics)
(13) 자동화 프로그래밍
(14) 문제 풀이 및 계획 수립
(15) 식별
4. 우리나라 AI 연구 실정
5.인공 지능의 한계
6. 맺
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