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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 46 - 52 (7page)
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초록· 키워드
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In this paper, we present a temporal association rule based on item time intervals. A temporal association rule is an association rule that holds specific time intervals. If we consider itemset in the frequently purchased period, we can discover more significant itemset satisfying minimum support. Because the previous study did not consider the time interval between purchased item, it could find itemset that did not satisfy the minimum support in case some item was frequently purchased in a specific period and rarely or not purchased in other period. Our approach uses interval support which is counted by period with support and confidence in the association rule to discovery large itemset.
목차
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참고문헌 (7)
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/ / Fast Algorithms for Mining Association Rules Proc. of the 20th Int'l Conference on Very Large Databases Sept. 1994. Expanded version available as IBM Research Report RJ98
/ 1993.05 / Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases washington d.c. : 207 ~ 216
/ 1995 / Mining Sequential Patterns
/ 1995. / Mining Generalized Association Rules
/ 2000 / AN APPROACH TO DISCOVERING TEMPORAL ASSOCIATION RULES Proc. of the 2000 ACM symposium on Applied computing 2000
/ 1993.05 / Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases washington d.c. : 207 ~ 216
/ 1995 / Mining Sequential Patterns
/ 1995. / Mining Generalized Association Rules
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