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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.4
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
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데이터 스트림 마이닝에서 대부분의 정보 중요성 차별화 기법들은 오래된 정보에 비해 최근에 발생한 정보에 보다 큰 가중치를 부여한다. 하지만, 오래 전에 발생한 정보 중에도 매우 중요한 의미를 갖는 정보들이 존재하기도 한다. 예를 들어, 도소매 상점에서 과거에는 단골 고객이었으나 일정 기간 동안 방문하지 않은 경우, 해당 고객의 구매 기록 등이 포함된 오래된 정보들은 집중 마케팅을 통한 판매실적 증대에 매우 중요한 자료가 될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 데이터 스트림에서 최근에는 자주 발생되지 않으나 과거에 빈번히 발생했던 것으로서 관심도가 큰 항목집합을 의미하는 고관심 정보 HAI(Highly Attention Itemsets)를 정의하고, 이를 효율적으로 탐색하기 위한 양방향 감쇠 기법 및 데이터 스트림 마이닝 기법을 제안한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기본 정리
3. 양방향 감쇠 기법
4. 양방향 감쇠 기법을 활용한 고관심 정보 탐색
5. 실험 결과 고찰
6. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
S. K. Tanbeer / 2009 / Sliding window-based frequent pattern mining over data streams / Information Sciences 179(22):3843~3865
J. H. Chang / 2006 / Finding Recently Frequent Itemsets Adaptively over Online Transactional Data Streams / Information Systems 31(8):849~869
Q. Huang / 2009 / Mining Sequential Patterns in Data Streams / in Proc. of the 6th Int’l Symposium on Neural Networks :865~874
H. T. Lam / 2010 / Mining top-K frequent items in a data stream with flexible sliding windows / Proc. of the 16th ACM SIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining :283~292
C. C. Aggarwal / 2008 / A framework for clustering uncertain data streams / Proc. of the Int’l Conf. on Data Engineering :150~159
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Q. Huang / 2009 / Mining Sequential Patterns in Data Streams / in Proc. of the 6th Int’l Symposium on Neural Networks :865~874
H. T. Lam / 2010 / Mining top-K frequent items in a data stream with flexible sliding windows / Proc. of the 16th ACM SIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining :283~292
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