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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
오경진 (인하대학교) 정진국 (인하대학교) 조근식 (인하대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2007년 춘계학술대회 논문집
발행연도
2007.5
수록면
321 - 328 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

빈발 패턴 네트워크에서 아이템 클러스터링을 통한 연관규칙 발견
오경진 ,  정진국 ,  하인애 외 1명 지능정보연구 2008.03 학술저널

2007

빈발 패턴 네트워크에서 연관 규칙 발견을 위한 아이템 클러스터링
오경진 ,  정진국 ,  조근식 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료

초록· 키워드

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데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용하느냐에 초점을 두고있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
#데이터마이닝 #클러스터링 #연관규칙 #빈발 패턴 네트워크

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경 및 관련 연구
3. 빈발 패턴 네트워크
4. 연관규칙 발견을 위한 클러스터링
5. 실험 및 평가
6. 결론 및 향후 연구
References

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