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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제2호
발행연도
2005.2
수록면
75 - 84 (10page)

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연속패턴은 다양한 분야에서 사용되는 데이타 마이닝 기법의 한 종류이다. 하지만 현재의 연속패턴 방법은 한개의 속성내에서의 패턴만을 감지할 수 있으며 속성간의 패턴을 생성할 수 없다. 다차원의 연속패턴은 일차원에 비하여 훨씬 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 Hellinger 엔트로피 함수를 사용하여 다차원의 연속패턴을 생성하는 방법을 제시한다. 기존의 연속패턴방법과 달리 본 방법에서는 각 연속패턴의 중요도를 자동으로 계산할 수 있다. 또한 계산의 복잡도를 감소시키기 위한 다수의 법칙이 개발되었으며 다수의 실험 결과를 제시하였다.

목차

요약

Abstract

1. Introduction

2. Information Content of Sequential Patterns

3. Properties of H Measure

4. Sequential Pattern Generation

5. Experimental Results

6. Conclusion

References

저자소개

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
R. Agrawal , 1995 , Mining Sequential Patterns : 3 ~ 14 google schola F. Masseglia , 199809 , The PSP Approach for Mining Sequential Patterns google schola Rastogi , 1999 , Sequential Pattern Mining with Regular Expression Constraints : 223 ~ 234 google schola Han , 2000int2000 , FreeSpan: Frequent Pattern- Projected Sequential Pattern Mining : 355 ~ 359 google schola Han , 2001int2001 , Mining Sequential Patterns Efficiently by Prefix- projected Pattern Growth : 215 ~ 224 google schola

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