순차 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차 패턴 탐색

장중혁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장중혁

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제15권 제9호

발행연도: 2010.9

수록면: 35 - 46 (12page)

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순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.

#순차패턴 #발생 간격 제한 조건 #순차 데이터 스트림 #순차패턴 마이닝 #Sequential patterns #Gap-constraint #Sequence data streams #Sequential pattern mining

참고문헌 (18)

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1. [학술대회논문] - J.Kang / 2003 / Evaluating Window Joins over Unbounded Streams / in Proc.of the 19th Int’l Conf.on Data Engineering : 341 ~ 352

2. [학술지(정기간행물)] - J.H.Chang / 2004 / A Sliding Window Method for Finding Recently Frequent Itemsets over Online Data Streams / Journal of Information Science and Engineering 20 : 753 ~ 762

3. [학술지(정기간행물)] - G.Mao / 2007 / Mining Maximal Frequent Itemsets from Data Streams / Journal of Information Science 33 : 251 ~ 262

4. [학술지(정기간행물)] - J.X.Yu / 2006 / A False Negative Approach to Mining Frequent Itemsets from High Speed Transactional Data Streams / Information Sciences 176 : 1986 ~ 2015

5. [학술지(정기간행물)] - J.H.Chang / 2005 / Efficient Mining Method for Retrieving Sequential Patterns over Online Data Streams / Journal of Information Science 31 : 420 ~ 432

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