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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,417 - 1,424 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2019.68.11.1417
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Pattern mining finding frequent patterns are widely used to search useful information from large scale data. General pattern mining, however, have the problem of not applying the characteristics of the individual items because all items have the same importance. High utility itemset mining that solves this problem retrieves meaningful information by applying a relative weight to each item. In this paper, we propose a new high utility itemset mining algorithm based on bitwise operations. The bitwise operation predetermines the likelihood of joining two itemsets to reduce the join operation. Since the join operation is the most time consuming operation in the high utility itemset mining, the proposed algorithm significantly reduces the mining time. We analyzed the performance of the proposed algorithm with execution time and the number of generated utility itemsets and compared the performance with HUI-Miner. Our experimental results show that the proposed algorithm outperforms HUI-Miner.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. A Bitwise Operation-based High Utility Itemset Mining (BHUI) Algorithm
4. Performance evaluation
5. Conclusions
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
R. Agrawal / 1994 / Fast algorithms for mining association rules in large databases / Proc. of the 20th International Conference on Very Large Databases :487~499
J. Su / 2017 / Integrated mining of social and collaborative information for music recommendation / Data Science Patterns Recognition 1(1):13~30
U. Yun / 2017 / Mining of High Average-utility Itemsets using novel list Structure and pruning Strategy / Future Generation Computer System 68:346~360
H. Yao / 2006 / A unified framework for utility-based measures for mining itemsets / Proc. of ACM SIGKDD 2nd Workshop Utility-Based Data Mining :28~37
S. Krishnamoorthy / 2015 / Pruning strategies for mining high utility itemsets / Expert Systems with Applications 42(5):2371~2381
J. Su / 2017 / Integrated mining of social and collaborative information for music recommendation / Data Science Patterns Recognition 1(1):13~30
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H. Yao / 2006 / A unified framework for utility-based measures for mining itemsets / Proc. of ACM SIGKDD 2nd Workshop Utility-Based Data Mining :28~37
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