http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 용환승(Hwan-Seong Yong) (검색결과 1 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
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.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
