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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 579 - 586 (8page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2020.21.3.579
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높은 유틸리티 항목집합 마이닝(High Utility Itemset Mining)은 트랜잭션에서 각 항목의 가중치(item profit)와 항목의 발생빈도를 함께 고려하여 사용자가 지정한 임계값 이상의 유효한 항목집합을 추출한다. 유틸리티 항목집합 마이닝은 항목의 조인 연산을 통해 새로운 항목집합을 생성하면서 임계값을 만족하는지 여부를 판단하기 때문에 높은 조인 연산 비용이 요구된다. 이 논문에서는 유틸리티-리스트 구조를 이용하고, 항목의 조인에 따른 연산 비용을 줄이기 위해 유틸리티-리스트 구조에 prefix 항목의 유틸리티를 포함한다. 그리고 높은 유틸리티 항목집합이 될 가능성을 검사하기 위해 비트연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 최대 2.4배 성능 향상이 있음을 보여주었다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 유틸리티-리스트 기반 높은 유틸리티 항목집합 마이닝
Ⅳ. 실험 평가 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Manage. Data :207~216
R. Agrawal / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proc. 20th Int. Conf. Very Large Databases :487~499
J. Han / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data
H. Ryang / 2016 / Performance Analysis of Sliding Window based Stream High Utility Pattern Mining Methods / Journal of Computer and Science 17(6):53~59
J. Su / 2017 / Integrated mining of social and collaborative information for music recommendation / Data Science Patterns Recognition 1(1):13~30
R. Agrawal / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proc. 20th Int. Conf. Very Large Databases :487~499
J. Han / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data
H. Ryang / 2016 / Performance Analysis of Sliding Window based Stream High Utility Pattern Mining Methods / Journal of Computer and Science 17(6):53~59
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