Popularity-weighted Forward Reference Scheme for High Accuracy in Web Usage Mining

웹 사용 마이닝의 정확도 향상을 위한 인기도 기반 전진 참조 기법

웹 사용 마이닝의 단계중 패턴 발전을 위해 초기 데이타를 정제하는 전처리 과정은 매우 중요한 작업이다. 전처리 과정의 결과가 높은 정확도를 가지고 있다면 마이닝의 결과 역시 보다 정확한 결과를 생성한다는 것은 여러 연구를 통해 널리 알려진 사실이다. 본 논문에서는 전처리 과정중 내용 페이지를 구분하기 위해 자주 이용되는 기법중 하나인 최대 전진 참조(M.F.R : Maximal Forward Reference) 기법을 개선한 인기도 기반 전진 참조(P.F.R : Popularity-weighted Forward Reference) 기법을 제안하고 예제를 통해 두 기법의 결과를 비교하였다. 그 결과 최대 전진 참조 기법에서 발생할 수 있는 오류를 극복한 인기도 기반 기법이 좀더 정확한 내용 페이지 구분이 가능하여 웹 사용 마이닝 단계에서 유용하게 활용 할 수 있음을 보였다.