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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 1,998 - 2,004 (7page)
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다양한 저장 장치의 발달과 네트워크의 발전은 대용량의 데이터를 연속적으로 빠르게 생성한다. 데이터 스 트림에서의 데이터 마이닝은 처리 시간 및 메모리 사용에 제한적이다. 또한 생성된 데이터를 한 번의 스캔으로 유용 한 패턴을 발견할 수 있어야 하고 정보 변화 가능성이 큰 데이터 속성을 갖는 경우 최근의 정보를 반영한 빠른 분석 이 가능해야 한다. 기존의 지지도 기반 마이닝 방법들은 일정 기간 동안 미리 정의된 지지도 이상의 빈발 항목에 대 하여만 고려하므로 중요도가 높은 항목들을 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따른 가변 성을 고려하여 가중치 지지도를 갖는 데이터 항목들에 대하여 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위한 효율적인 빈발 패턴 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안된 WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) 방법은 DCT(Data Stream Closed Pattern Tree) 데이터 구조를 이용하여 패쇄 빈발 항목을 탐사한다. 제안된 알고리즘은 DSM-FI와 THUI-Mine 알고리즘과 지지도 변화에 따른 성능을 비교하였고 그 결과 비교 알고리즘 보다 수행 시간이 우수함을 보였고, 빈발 항목을 생성하는 후보 항목의 수를 줄이므로 메모리 사용량을 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다.
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1. [학술지(정기간행물)] - Chang, J / 2004 / A Sliding Window Method for Finding Recently Frequent Itemsets over Online Data Streams / Journal of Information Science and Engineering, 20 (4)
2. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules / Conf. of the 20th VLDB conference : 487 ~ 499
3. [학술대회논문] - Manku, G. S / 2002 / Approximate Frequency Counts Over Data Streams / Proc. of the 28th VLDB : 346 ~ 357
4. [학술대회논문] - Li., H.F / 2004 / An Efficient Algorithm for Mining Frequent Itemsets over the Entire History of Data Streams / Proceedings of First International Workshop on Knowledge Discovery in Data Streams 9IWKDDS
5. [학술대회논문] - Li., H. F / 2005 / Online Mining (Recently) Maximal Frequent Itemsets over Data Streams / Proceedings of the 15th IEEE International Workshop on Research Issues on Data Engineering(RIDE)
2. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules / Conf. of the 20th VLDB conference : 487 ~ 499
3. [학술대회논문] - Manku, G. S / 2002 / Approximate Frequency Counts Over Data Streams / Proc. of the 28th VLDB : 346 ~ 357
4. [학술대회논문] - Li., H.F / 2004 / An Efficient Algorithm for Mining Frequent Itemsets over the Entire History of Data Streams / Proceedings of First International Workshop on Knowledge Discovery in Data Streams 9IWKDDS
5. [학술대회논문] - Li., H. F / 2005 / Online Mining (Recently) Maximal Frequent Itemsets over Data Streams / Proceedings of the 15th IEEE International Workshop on Research Issues on Data Engineering(RIDE)
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