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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.26 No.1
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 65 - 75 (11page)
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As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method.
The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 빈발 패턴 탐색 방법론
4. 탐색 실험 및 평가
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Agrawal, R. / 1993 / Mining Association Rules between sets of Items in Large Database / Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data 22(2):207~216
Borgelt, C. / 2002 / Mining Molecular Fragments : Finding Relevant Substructures of Molecules / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) :51~58
Gregory Piateski / 1991 / Knowledge Discovery in Databases / MIT Press
Han, J. / 2000 / Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :1~12
Huan, J. / 2003 / Efficient Mining of Frequent Subgraphs in the Presence of Isomorphism / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) :549~552
Borgelt, C. / 2002 / Mining Molecular Fragments : Finding Relevant Substructures of Molecules / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) :51~58
Gregory Piateski / 1991 / Knowledge Discovery in Databases / MIT Press
Han, J. / 2000 / Mining Frequent Patterns Without Candidate Generation / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data :1~12
Huan, J. / 2003 / Efficient Mining of Frequent Subgraphs in the Presence of Isomorphism / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) :549~552
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