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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서복일 (전남대학교) 김재인 (전남대학교) 황부현 (전남대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제11권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
56 - 64 (9page)

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스트림데이터는 무한하고 연속적인 특성을 지니고 있기 때문에 전체 데이터를 기반으로 빈발 항목 집합을 탐사하는 것은 어렵다. 이 때문에 데이터의 특성과 사용자의 특성을 반영한 특수한 데이터마이닝 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자가 최근에 발생한 데이터에 더 많은 관심이 있다는 특성을 반영하여 빈발 항목을 탐사하는 FIMWB 방법을 제안한다. FIMWB는 과거 데이터의 발생 시점과 현재 시점과의 시간 간격에 따라 가변적인 가중치를 배치에 부여하여 최신 데이터에 더 많은 관심과 중요성을 반영한다. FP-Digraph는 FIMWB를 통해 탐사된 빈발 항목으로 그래프를 구성하여 빈발 항목 집합을 탐사한다. 실험 결과로 FIMWB 방법이 불필요한 항목의 생성을 감소시키고 트리기반(FP-Tree)의 빈발 항목 집합 탐사에 비해 제안하는 FP-Digraph 방법이 스트림 데이터 환경에 더 적합함을 알 수 있다.
#스트림 데이터 #가중치 #빈발항목 집합 #인터벌 #배치 #Data Stream #Weighted Value #Frequent Itemsets #Interval #Batch

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 사용자 특성을 반영한 빈발항목 집합
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proc.ACM SIGMOD 1993 :207~216 google schola J. Chang / 2004 / A Sliding Window Method for Finding Recently Frequent Itemsets over Online Data Streams / Journal of Information Science and Engineering 20(4) google schola M. M. Gaber / 2005 / Mining data streams:a review / ACM SIGMOD record 34(2):18~26 google schola Chowdhury Farhan Ahmed / 2009 / Efficient Mining of Weighted Frequent Patterns Over Data Streams / 11th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications google schola C. F.ahmed / 2009 / Efficient Mining of Weighted Frequent Patterns Over Data Streams / 2009 11th International Conference on High Performance Computing and Communications :400~406 google schola

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