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허프만코드 기반의 새로운 베이지안 네트워크 구축방법

A New Huffman Code-based Bayesian Networks Construction Method

초록/요약

데이터의 양이 점점 증가함으로 인해 데이터마이닝의 효율성이 증가함으로 인해 그 데이터의 양적 가치도 중요하지만 실제 데이터의 질적 가치 또한 무시할 수 없는 요소가 되었다. 이러한 데이터들을 예측하는 데에 필요한 것이 바로 베이지안 네트워크이다. 이러한 효율적인 베이지안 네트워크를 구성함에 있어 평가함수의 성능은 중요한 문제라 할 수 있다. 이러한 평가함수 중에 하나인 K2 알고리즘은 점수기반 방법 중 하나로써, 탐욕 알고리즘을 사용한다. 이것은 간단하고 효율적인 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 몇 가지 단점을 가지고 있다. 그중 하나가 바로 알고리즘의 결과가 노드의 순서에 많은 영향을 받는다는 점이다. 대부분의 경우의 노드는 순서가 정해져 있지 않기 때문에 이것은 꽤나 난감한 문제라 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 K2 알고리즘의 단점을 보완하고자 올바른 노드 순서를 얻어 알고리즘을 진행하는 개선된 방법을 연구하였다. 또한 기존 K2 알고리즘 방법도 실험하여 그 성능을 비교분석 해보았다.

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