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Prefix-Tree를 이용한 높은 유틸리티 패턴 마이닝 기법
정병수(Byeong-Soo Jeong),아메드 파한(Chowdhury Farhan Ahmed),이인기(In-Gi Lee),용환승(Hwan-Seong Yong) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.5
유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다 Recently high utility pattern (HUP) mining is one of the most important research issues in data mining since it can consider the different weight values of items. However, existing mining algorithms suffer from the performance degradation because it cannot easily apply Apriori-principle for pattern mining. In this paper, we introduce new high utility pattern mining approach by using a prefix-tree as in FP-Growth algorithm. Our approach stores the weight value of each item into a node and utilizes them for pruning unnecessary patterns. We compare the performance characteristics of three different prefix-tree structures. By thorough experimentation, we also prove that our approach can give performance improvement to a degree.
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김낙민(Nakmin Kim),정병수(Byeong-Soo Jeong),아메드 파한(Chowdhury Farhan Ahmed) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.5
인터넷 사용의 급증과 더불어 보다 편리한 인터넷 서비스를 위한 여러 연구가 활발히 진행되어 왔다. 웹 로그 데이터로부터 빈번하게 발생되는 웹 페이지들의 방문 시퀀스를 탐색하는 기법 역시 효과적인 웹 사이트를 설계하기 위한 목적으로 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 모두 여러 번의 데이터베이스 스캔을 필요로 하는 방법으로 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 빠르게 실시간적으로 웹 페이지 방문 시퀀스를 탐색하기에는 많은 어려움이 있었다. 또한 점진적(incremental)이고 대화형식(interactive)의 탐색 기법 역시 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터를 처리하기 위하여 필요한 기능들이다. 본 논문에서는 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 단일 스캔을 통하여 빈번히 발생하는 웹 페이지 방문 시퀀스를 점진적이고 대화 형식적인 방법으로 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 WTS(web traversal sequence)-트리 구조를 사용하며 다양한 실험을 통하여 기존의 방법들에 비해 성능적으로 우수하고 효과적인 방법임을 증명한다. Web access sequence mining can discover the frequently accessed web pages pursued by users. Utility-based web access sequence mining handles non-binary occurrences of web pages and extracts more useful knowledge from web logs. However, the existing utility-based web access sequence mining approach considers web access sequences from the very beginning of web logs and therefore it is not suitable for mining data streams where the volume of data is huge and unbounded. At the same time, it cannot find the recent change of knowledge in data streams adaptively. The existing approach has many other limitations such as considering only forward references of web access sequences, suffers in the level-wise candidate generation-and-test methodology, needs several database scans, etc. In this paper, we propose a new approach for high utility web access sequence mining over data streams with a sliding window method. Our approach can not only handle large-scale data but also efficiently discover the recently generated information from data streams. Moreover, it can solve the other limitations of the existing algorithm over data streams. Extensive performance analyses show that our approach is very efficient and outperforms the existing algorithm.
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