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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 147 - 156 (10page)
이용수
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최근 정보시스템의 활용도가 높아짐에 따라, 많은 데이터를 이용하여 필요한 상품을 빠르게 추출하는 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 숨겨진 패턴을 탐색하는 연관 규칙 탐색 기법들이 많은 관심을 받고 있으며, Apriroi 알고리즘은 대표적인 기법이다. 그러나 Apriori 알고리즘은 반복적인 스캔으로 인한 탐색시간 증가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발항목의 탐색시간을 단축하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 트랜잭션 데이터베이스를 이용하여 매트릭스를 생성하고 매트릭스에서 트랜잭션들의 평균 항목 개수와 정의한 최소 지지도를 사용하여 빈발 항목을 탐색한다. 트랜잭션의 평균 항목 개수는 트랜잭션의 수를 줄이는데 사용되고 최소지지도는 항목을 줄이는데 사용된다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 기존 알고리즘과의 탐색시간 비교와 정확도 비교로 이루어진다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 Apriori와 매트릭스 알고리즘보다 최종 빈발 항목의 추출에서 빠르고 효율적으로 탐색이 이루어지는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 빈발 항목의 탐색 시간을 단축하기 위한 알고리즘(RSFI: Reducing Search time of Frequent Items)의 제안
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (10)
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1. [학술대회논문] - R. Agrawal / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceeding of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
2. [학술대회논문] - R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large database / Proceedings of the ACM SIGMOND Conference on Management of data : 207 ~ 216
3. [학위논문] - Jian Pei / 2002 / Pattern-Growth methods for frequent pattern mining / 박사 / Simon Fraser University
4. [단행본] - Mehmed Kantardzic / 2002 / Data Mining : Concepts, Models, Methods and Algorithms / Wiley-IEEE Press
5. [학술대회논문] - Sergey Brin / 1997 / Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data / Proc. of ACM SIGMOD Conference on Management of Data (SIGMOD'97) : 255 ~ 264
2. [학술대회논문] - R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large database / Proceedings of the ACM SIGMOND Conference on Management of data : 207 ~ 216
3. [학위논문] - Jian Pei / 2002 / Pattern-Growth methods for frequent pattern mining / 박사 / Simon Fraser University
4. [단행본] - Mehmed Kantardzic / 2002 / Data Mining : Concepts, Models, Methods and Algorithms / Wiley-IEEE Press
5. [학술대회논문] - Sergey Brin / 1997 / Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data / Proc. of ACM SIGMOD Conference on Management of Data (SIGMOD'97) : 255 ~ 264
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