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저자정보
Buhyun Hwang (Chonnam National University) Jaein Kim (Electronics & Telecommunications Research Institute) Jaehyung Park (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
2,403 - 2,414 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2018.19.12.2403

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시간 속성을 갖는 데이터집합에서 유용한 정보를 탐사하는 방법으로 빈발 이벤트시퀀스는 이벤트들 사이의 인과관계를 분명하게 표현하지 못한다. 동일한 타입의 이벤트시퀀스가 인터벌이벤트로 요약이 된다면 인터벌 이벤트들로부터 인터벌들의 시간관계를 탐사할 수 있다. 이 논문에서는 시간속성을 갖는 이벤트들로부터 인터벌 시간관계에 근거하여 이벤트들의 인과관계를 마이닝하는 새로운 방법을 제안한다. 동일한 타입의 이벤트에 대한 인터벌이벤트를 독립적인 다수의 인터벌이벤트들로 나누어 보다 많은 인터벌이벤트들의 시간관계를 찾을 수 있도록 한다. 빈발 인터벌 시간관계로부터 빈발 인과관계를 찾는 것(FCR-FIR, DFCR-FIRc)보다 인터벌 시간관계에서 탐사한 인과관계로부터 빈발 인과관계를 찾는 것(DFCR-CRc)이 더 많은 유용한 정보를 찾을 수 있다. 실험을 통하여 DFCR-CRc이 보다 많은 유용지식을 탐사한다는 것을 입증하였다.

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Temporal Interval Relation and Causal Relations
Ⅳ. Algorithm for Mining Temporal Interval Relations
Ⅴ. Experimental Results
Ⅵ. Conclusion and Future Works
References

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