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저자정보
송성렬 (숭실대학교) 송원문 (숭실대학교) 김은주 (숭실대학교) 김명원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
246 - 251 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2011

대용량 로그 데이터 환경에서의 점진적 연관규칙추출을 위한 FP-tree 갱신기법
송성렬 ,  송원문 ,  김은주 외 1명 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2011.01 학술저널

2010

대용량 기록 데이터를 위한 점진적 연관규칙 추출기법
송성렬 ,  송원문 ,  김은주 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2010.06 학술대회자료

2009

IPTV환경에서의 점진적 데이터를 위한 효과적인 연관규칙추출기법
송성렬 ,  송원문 ,  김은주 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

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정보산업분유의 발달로 최근 급격한 데이터의 양적 팽창이 일어났다. 대량의 데이터를 처리하기 위하여 여러 가지 기법들의 연구가 진행되어왔으며, 그 중 대표적인 기법으로는 유용한 빈발패턴을 추출하는 연관규칙추출기법이 있다. IPTV환경의 데이터가 시간의 흐름에 따라 점진적으로 데이터가 증가한다는 특징을 가지고 있다. Apriori 알고리즘과 FP-Growth와 같은 기존에 제안되었던 기법은 점진적 데이터환경에서도 반복적으로 기처리한 데이터를 재처리한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 IFP-Tree는 FP-Tree를 기반으로 하여 기처리한 데이터의 재처리과정 없이 연관규칙을 추출하는 기법이다. 기존 데이터의 재처리 과정을 거치지 않기 때문에 IFP-Tree는 기존의 알고리즘보다 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. IFP-Tree
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-001577852