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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 81 - 88 (8page)
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일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 온톨로지와 마이닝
3. 가중치를 이용한 마이닝 알고리즘
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
D. Han, D. Kim, J. Kim, C. Na, B. Hwang, “A Method for Mining Interval Event Association Rules from a Set of Events Having Time Property,” Journal of Korea Information Processing Society, Vol.16-D, No.2, pp.186-190, 2009
U. Yun, J. J. Leggett, "WIP:mining Weighted Interesting Patterns with a strong weight and/or support affinity," SIAM International Conference on Data Mining, pp. 624-628, 2006
H. Yun, D. Ha, B. Hwang, K. Ryu, “Mining Association Rules on Significant Rare Data Using Relative Support,” Journal of Systems and Software, Vol.67, No.3, pp.181-191, 2003
R. J. Swargam, and M. J. Palakal, “The Role of Least Frequent Item Sets in Association Discovery,” In Proc. of International Conference on Digital Information Management, 2007
C. F. Ahmed, S. K. Tanbeer, B. S. Jeong, Y. K Lee, “Mining Weighted Frequent Patterns in Incremental Databases,” Proc. of the Pacific Rim, 2008
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