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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
홍지혜 (경희대학교) 박기성 (경희대학교) 한용구 (경희대학교) 이영구 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제40권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
153 - 158 (6page)

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GPS 센서가 내장된 스마트폰의 대중화에 따라 궤적 데이터 데이타베이스 구축이 용이해졌다. 최근 개인의 생활패턴을 반영할 수 있는 그래프 기반 궤적 데이터 모델링 방법이 제안되었다. 그러나 이 연구는 궤적 데이터 모델링 방법을 주로 제안하여, 개인화 서비스와 같은 응용 분야에 사용할 수 있는 마이닝 기법들은 제안하지 않았다. 본 논문에서는 궤적 그래프 집합으로 표현되는 사용자들 간의 유사도를 효과적으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안하는 유사도 측정 기법은 사용자마다의 고유한 생활패턴 특징을 잘 반영할 수 있는 대표 빈발 부분그래프들을 찾아 유사도를 비교한다. 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여, 집합 간의 거리 측정 알고리즘인 Hausdorff 거리와 두 그래프간의 유사도 측정 알고리즘인 최대 공통 부분그래프를 이용한 그래프 집합 유사도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 유사도측정 기법이 사용자 간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 보인다.
#궤적 데이터 #그래프 마이닝 #집합 유사도 #trajectory data #graph mining #set similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 궤적 그래프 집합의 유사도 측정
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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