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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.4
- 수록면
- 136 - 141 (6page)
이용수
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소매점 거래 데이터와 단백질 시퀀스, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀀스 데이터들이다. 그러나, 순서적인 면을 고려한 클러스터링 알고리듬은 소수이다. 따라서, 본 연구에서는 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 연구한다. 시퀀스들 간의 유사도를 계산하기 위한 새로운 유사도를 제안한다. 또한, 유사도를 효율적으로 계산하기 위한 방법과 클러스터링 방법도 제안한다. 계층적 클러스터링 알고리듬은 높은 계산량을 가지고 있기에, 새로운 클러스터링 방법이 요구된다. 그러므로, 본 연구에서는 샘플링과 k-nn 방법을 이용한 확장성 있는 클러스터링 방법을 제안한다. 실제 데이터 셋과 합성 데이터 셋을 이용하여, 본 연구에서 제안하는 방법이 기존 방법보다 성능이 우수함을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 시퀀스들 간의 유사도
4. 확장성 있는 클러스터링 방법
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
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