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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제33권 제6호
발행연도
2006.11
수록면
644 - 653 (10page)

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본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 탐사된 다수의 규칙들을 이용하여 주식 투자 추천을 요구하는 대량의 연속 질의들을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식투자 추천을 위한 사용자 질의의 특성을 분석함으로써 질의간에 존재하는 새로운 관계인 ‘따름 관계’를 정의한다. 두 질의 Q₁, Q₂간의 추천값 X에 대한 따름 관계는 ‘만일 선행 질의 Q₁의 추천값이 X이면, 추종질의 Q₂의 추천값은 항상 X인 관계’를 의미한다. 이러한 따름 관계가 존재하는 경우, 추종 질의 Q₂의 추천값은 선행 질의 Q₁의 추천값을 이용하여 바로 결정할 수 있으므로 Q₂를 위한 질의 처리 과정을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 전체 사용자 질의들간의 따름 관계들을 파악하여 그래프 형태로 표현하는 방법을 제안한다. 또한, 처리 과정이 제거되는 질의들의 수가 최대가 되도록 이러한 그래프를 탐색하여 질의 처리순서를 결정하는 방법을 제안한다. 따름 관계를 기반으로 하는 제안된 방식을 이용하는 경우, 많은 사용자 질의들은 실제 질의 처리 과정이 불필요하게 되므로 전체 시스템의 처리 성능을 크게 개선할 수 있다. 실제 주가 데이타를 이용한 실험을 통하여 제안한 질의 처리 방식의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방식에 의한 전체 질의 처리 시간은 기존 방식에 의한 시간의 10%이하로 줄어드는 것으로 나타났다.
#연속 질의 처리 #주식 데이타베이스 #규칙 탐사 #Continuous Query Processing #Stock Database #Rule Discovery

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 주식 투자 추천 시스템
3. 문제 정의
4. 따름 관계를 이용한 질의 처리
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Efficient Similarity Search in Sequence Databases : 69 ~ 84 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / An Index-Based Approach for Similarity Search Supporting Time Warping in Large Sequence Databases : 607 ~ 614 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / .2004.07 / A Subsequence Matching Algorithm that Supports Normalization Transform in Time-Series Databases 9 (1) : 5 ~ 28 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2000. / Efficient Searches for Similar Subsequences of Difference Lengths in Sequence Databases : 23 ~ 32 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2000. / Fourier Analysis of Time Series google schola

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