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한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제4권 제5호
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    Recently, there is growing attention on the researches of inducing association rules from large volume of database. One of them is the method that can be applied to quantitative attribute data. This paper presents a new method for generating large-interval itemsets, which uses locality for partitioning the range of data. This method can minimize the loss of data-inherent characteristics by generating denser large-interval items than other methods. Performance evaluation results show that our new approach is more efficient than previously proposed techniques.

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