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학술저널
저자정보
이혜정 (순천향대학교) 박두순 (순천향대학교) 홍민 (순천향대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제10권 제8호
발행연도
2007.8
수록면
945 - 957 (13page)

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수량 연관규칙은 대량의 데이터베이스에 존재하는 데이터 중 수량적 속성이 강한 데이터를 항목으로 만들어 이진 연관규칙에 적용한다. 만약 중요한 의미를 내포하는 수량 데이터의 정의역 범위가 넓을 경우 정의역을 최소지지도에 만족하는 적정 구간으로 분할하여 빈발구간 항목을 생성하는 작업이 필요하다. 이러한 빈발구간 항목은 어떻게 생성되었느냐에 따라 생성된 규칙의 신뢰도에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 빈발구간 항목을 효율적으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법들에 비해 의미가 있는 구간을 분실하지 않고 최소지지도에 근접하는 세밀한 빈발구간을 생성하기 때문에 데이터가 가진 특성의 손실을 최소화할 수 있는 효율적인 방법이다. 또한 병합이 불필요한 곳에서는 병합을 시도하지 않고 빈도가 높은 구간만을 취해 병합하므로 수량의 정의역이 넓을 경우 기존 방법에 비해 실행속도가 월등히 빠른 효율적인 방법이다. 그리고 인구센서스와 같은 실제로 사용되는 데이터를 이용하여 클루닉스 HPC 시스템에서 병렬처리 수행을 통하여 제안 방법이 우수함을 보였다.
#Data mining(데이터 마이닝) #Quantitative Association Rules(수량 연관규칙) #Parallel Processing(병렬처리) #Large Interval Items(빈발구간항목)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 효과적인 빈발구간 항목 생성 방법
4. 성능평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - R. Srikant / 1995 / Mining Generalized Association Rules / Proc. of the 21st Int'l Conference on Very Large Databases google schola 2. [단행본] - U. Fayyad / 1996 / Advances in Knowledge Discovery and Data Mining / AAAI Press : 1 ~ 34 google schola 3. [학술대회논문] - R. Srikant / 1996 / Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables / Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 박원환 / 2001 / 데이터의 지역성을 이용한 빈발구간 항목집합 생성방법 / 한국멀티미디어학회 논문지 4 (5) : 101 ~ 111 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 최영희 / 1999 / 수량적 연관규칙탐사를 위한 효율적인 고빈도 항목열 생성기법 / 한국정보처리학회 논문지 6 (10) : 2597 ~ 2607 google schola

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