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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.18 No.4
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 316 - 325 (10page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2018.18.4.316
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Various sequence data have grown explosively in recent years. As more and more of such data become available, clustering is needed to understand the structure of sequence data. However, the existing clustering algorithms for sequence data are computationally demanding. To avoid such a problem, a feature-based clustering algorithm has been proposed. Notwithstanding that, the algorithm uses only a subset of all possible frequent sequential patterns as features, which may result in the distortion of similarities between sequences in practice, especially when dealing with sequence data with a large number of distinct items such as customer transaction data. Developed in this article is a feature-based clustering algorithm using a complete set of frequent sequential patterns as features for sequences of sets of items as well as sequences of single items which consist of many distinct items. The proposed algorithm projects sequence data into feature space whose dimension consists of a complete set of frequent sequential patterns, and then, employs K-means clustering algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm generates more meaningful clusters than the compared algorithms regardless of the dataset and parameters such as the minimum support value of frequent sequential patterns and the number of clusters considered. Moreover, the proposed algorithm can be applied to a large sequence database since it is linearly scalable to the number of sequence data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
[단행본] - S. K. Noh / 2006 / AI 2006: Advances in Artificial Intelligence / Springer : 372 ~ 382
[학술지(정기간행물)] - Seung-Joon Oh / 2004 / A hierarchical clustering algorithm for categorical sequence data / Information Processing Letters 91 (3) : 135 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - R. Xu / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16 (3) : 645 ~ 678
[학술대회논문] - V. Guralnik / 2001 / A scalable algorithm for clustering sequential data / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining : 179 ~ 186
[단행본] - M. Bicego / 2003 / Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition / Springer : 86 ~ 95
[학술지(정기간행물)] - Seung-Joon Oh / 2004 / A hierarchical clustering algorithm for categorical sequence data / Information Processing Letters 91 (3) : 135 ~ 140
[학술지(정기간행물)] - R. Xu / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16 (3) : 645 ~ 678
[학술대회논문] - V. Guralnik / 2001 / A scalable algorithm for clustering sequential data / Proceedings of IEEE International Conference on Data Mining : 179 ~ 186
[단행본] - M. Bicego / 2003 / Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition / Springer : 86 ~ 95
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