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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)
발행연도
1996.10
수록면
171 - 174 (4page)

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대용량 데이터베이스에서 연관 규칙(association rule) 탐사(mining)는 데이터 마이닝의 주요 연구 분야로서, 구매 유형 분석이나 의사 결정(decision making) 지원에 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 시간 정보를 포함한 이력 데이터 모델에서 특정 항목 집합들 간에 연관 규칙이 성립되는 시간 구간(time interval)을 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 연관 규칙 탐사에 시간 차원을 추가한 새로운 방식으로서, 전체 트랜잭션을 최소 시간 구간에 의해 분할(partition)한 후 인접된 다량(frequent) 구간을 병합(merge)하여 연관 규칙 탐사와 의미 있는 시간 구간을 발견할 수 있도록 지원한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연관 규칙 탐사

Ⅲ. 한시적 연관 규칙 탐사

Ⅳ. 결론 및 연구 방향

참고문헌

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