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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박인규 (중부대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
121 - 129 (9page)
DOI
10.7583/JKGS.2018.18.2.121

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대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 가중치 빈발 패턴 마이닝
3. 적응 지지도기반 가중치 빈발 패턴 마이닝(WSCFPM)
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

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