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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제34권 제3호
발행연도
2007.6
수록면
179 - 192 (14page)

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본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 과거 주가 변화 패턴에 대한 규칙을 탐사함으로써 투자자에게 주식 투자 유형을 추천해 주는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식 투자 유형의 추천을 위한 새로운 규칙 모델을 정의한다. 제안된 모델에서는 빈번하게 발생하는 주가 변화 패턴의 이후의 주가 변화 경향이 투자자의 투자 조건과 매치하는 경우, 이 종목에 대한 투자 유형을 추천하도록 하는 방식을 사용한다. 이때, 빈번하게 발생하는 패턴을 규칙의 헤드로 간주하며, 이후의 주가 변화 경향을 규칙의 바디로 간주한다. 본 연구에서는 규칙 헤드는 투자자의 특성에 별다른 영향을 받지 않는 반면, 규칙 바디에 대한 조건은 투자자마다 다르다는 점에 착안하여 규칙 탐사 과정에서 전체 규칙이 아닌 규칙 헤드들만을 탐사하여 저장해 두는 새로운 방식을 제안한다. 이 결과, 투자자 별로 달라질 수 있는 규칙 바디에 대한 조건을 유연하게 정의하는 것을 허용하며, 규칙의 수를 줄임으로써 전체 규칙 탐사 성능을 개선할 수 있다. 효율적인 규칙 탐사와 매칭을 위하여 빈번 패턴들을 효과적으로 탐사하는 방법, 빈번 패턴 베이스를 구축하는 방법, 그리고 이들을 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 또한, 투자자의 질의가 발생하는 경우, 빈번 패턴 베이스로부터 이와 매치되는 규칙을 발견하고, 이 결과를 이용하여 투자자에게 투자 유형을 추천해 주는 방법을 제안한다. 실제 주식 데이타를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
#주식 데이타베이스 #규칙 탐사 #규칙 매칭 #stock databases #rule discovery #rule matching

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 개관
3. 빈번 패턴 베이스의 구축
4. 규칙 매칭 및 추천
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
R. Agrawal , oct.1993. , Efficient Similarity Search in Sequence Databases fodo : 69 ~ 84 google schola S. W. Kim , 2001 , An Index-Based Approach for Similarity Search Supporting Time Warping in Large Sequence Databases : 607 ~ 614 google schola W. K. Loh , Jul.2004 , A Subsequence Matching Algorithm that Supports Normalization Transform in Time-Series Databases 9 (1) : 5 ~ 28 google schola S. H. Park , 2000 , Efficient Searches for Similar Subsequences of Difference Lengths in Sequence Databases : 23 ~ 32 google schola P. Bloomfield , 2000 , Fourier Analysis of Time Series google schola

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