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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 631 - 637 (7page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2019.20.3.631
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시간 데이터 마이닝은 구체적인 목적을 위해 데이터베이스로부터 흥미있는 패턴이나 필요한 지식을 추출하는 과정이다. 실세계의 응용에서 트랜잭션은 많은 아이템들을 포함하고 있으며, 아이템들의 발생은 시간의 의미를 포함하는 생명주기를 갖는다. 시간 데이터베이스에 대한 일반적인 데이터 마이닝은 전체 시간에 대해 빈발한 연관 항목들을 발견한다. 그러나 전체의 시간에 대해 빈발하지 않더라도 특정 시간에 빈발한 연관 항목들이 있을 수 있다. 이 논문에서는 시간을 일정한 단위로 구분하여 해당 기간에서 연관된 항목들을 발견하기 위한 시간 간격 기반의 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 트랜잭션과 항목 정보를 매트릭스로 구성하여 시간 간격 단위에서의 빈발한 항목들을 발견한다. 성능평가를 위한 실험에서 기존의 알고리즘보다 더 많은 빈발항목을 탐사하는 것을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 시간 간격 기반의 빈발 항목집합 마이닝
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
F. WANG / 2008 / An Improved Apriori Algorithm based on the matrix / International Seminar on Biomedical information engineering :152~155
J. Chang / 2004 / A Sliding Window Method for Finding Recently Frequent Itemsets over Online Data Streams / Journal of Information Science and Engineering 20(4):753~762
C. H. Lee / 2001 / On mining general temporal association rules in a publication database / The IEEE International Conference on Data Mining :337~344
J. M. Ale / 2000 / An Approach to Discovering Temporal Association Rules / Proceedings of the 2000 ACM symposium on Applied computing ACM
김영희 / 2010 / Mining Frequent Itemsets with Normalized Weight in Continuous Data Streams / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 6(1):79~90
J. Chang / 2004 / A Sliding Window Method for Finding Recently Frequent Itemsets over Online Data Streams / Journal of Information Science and Engineering 20(4):753~762
C. H. Lee / 2001 / On mining general temporal association rules in a publication database / The IEEE International Conference on Data Mining :337~344
J. M. Ale / 2000 / An Approach to Discovering Temporal Association Rules / Proceedings of the 2000 ACM symposium on Applied computing ACM
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