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J-GLOBAL ID：201802288100338477   整理番号：18A1621104

データベースにおける知識発見:高等教育の民間機関における事例研究【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Discovery in Data Bases: a Case Study in a Private Institution of Higher Education

著者 (1件)： Rosa Carla Regina Mazia
資料名： IEEE Latin America Transactions  (IEEE Latin America Transactions)
巻： 16  号： 7  ページ： 2027-2032  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2450A  ISSN： 1548-0992  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい事例を分類するために,いくつかの分野で使用できるデータベース(知識発見,KDD)における知識を発見する方法論を提示することを目的とした。この方法論は,最も重要な変数(属性,情報)を検出し,自動化された方法で新しいインスタンスの分類を実現し,その精度を最大化する。その応用は,品質と提供されるサービスに関連する学生の満足度を検証するために,高等教育の民間機関のコースで示される。KDDプロセスに基づいて,最初にデータ探索解析を実現し,その後,3つのデータマイニング技術を適用した。すなわち,ロジスティック回帰二値(LRB),線形計画法数学モデルによる誤差を最小化する表面の生成(GSME-PL)およびFisher判別線形関数(FDLF)である。885例を分析し,12の変数と出力(満足)を得た。得られた結果を通して,「教師」に関連する属性が最も重要であり,扱われた事例に対して,RLBが最も高い精度率(92.2%)を有する技術であると結論づけることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データベース ,  数学モデル ,  品質 ,  *事例研究 ,  *知識発見 ,  自動化 ,  線形計画法 ,  データ探索
準シソーラス用語： 線形関数 ,  ロジスティック回帰分析 ,  データマイニング技術 ,  *大学教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データベース ,  知識発見 ,  教育 ,  研究