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      후보항목 발생이 없는 계층교차 연관규칙

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      https://www.riss.kr/link?id=T9449505

      • 저자
      • 발행사항

        서울 : 한양대대학원, 2000

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 한양대대학원 , 2000

      • 발행연도

        2000

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • DDC

        658.01 판사항(21)

      • 발행국(도시)

        서울

      • 형태사항

        35 p. : 삽도 ; 26 cm .

      • 소장기관
        • 단국대학교 율곡기념도서관(천안) 소장기관정보
        • 상명대학교 천안학술정보관 소장기관정보
        • 순천향대학교 도서관 소장기관정보
        • 한양대학교 안산캠퍼스 소장기관정보
        • 한양대학교 중앙도서관 소장기관정보

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      기존의 데이터마이닝(datamining)은 단일계층(Single-level)구조를 가진 항목집합에서 각 항목들간의 유용한 패턴과 규칙을 추출하였으나 본 연구에서는 다계층(Multiple-level)구조를 가진 항목집합에 대한 데이터마이닝으로 단일계층의 경우 보다 상세하고 구체적인 패턴과 규칙을 발견할 수 있다.
      본 논문은 다계층 구조를 가진 항목집합에서 각 계층간 빈발항목들을 발견하고 상위계층과 하위계층의 항목들을 경로화 하여 후보항목집합을 생성하지 않는 효율적인 방법을 제안한다.
      발견한 빈발항목집합은 상위계층과 하위계층의 항목을 함께 포함하며 Apriori방식 사용보다 DB검색 수가 감소한다.
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      기존의 데이터마이닝(datamining)은 단일계층(Single-level)구조를 가진 항목집합에서 각 항목들간의 유용한 패턴과 규칙을 추출하였으나 본 연구에서는 다계층(Multiple-level)구조를 가진 항목집합...

      기존의 데이터마이닝(datamining)은 단일계층(Single-level)구조를 가진 항목집합에서 각 항목들간의 유용한 패턴과 규칙을 추출하였으나 본 연구에서는 다계층(Multiple-level)구조를 가진 항목집합에 대한 데이터마이닝으로 단일계층의 경우 보다 상세하고 구체적인 패턴과 규칙을 발견할 수 있다.
      본 논문은 다계층 구조를 가진 항목집합에서 각 계층간 빈발항목들을 발견하고 상위계층과 하위계층의 항목들을 경로화 하여 후보항목집합을 생성하지 않는 효율적인 방법을 제안한다.
      발견한 빈발항목집합은 상위계층과 하위계층의 항목을 함께 포함하며 Apriori방식 사용보다 DB검색 수가 감소한다.

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