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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 19 - 25 (7page)
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빈발 패턴 마이닝에서 각 패턴이 가지는 불확실한 정보로 인하여 정보의 손실을 수반하기 마련이다. 또한 실제적인 환경에서는 패턴들의 중요도가 시간에 따라서 변하기 때문에 이러한 요구에 부합하기 위하여 퍼지논리를 적용하고 패턴이 가지는 중요도의 동적특성을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 웹 로그 데이터베이스에서 퍼지 유틸리티 기반 웹페이지 집합 마이닝을 통해 웹 로그 데이터베이스에서 빈발 웹 페이지 집합의 추출을 위한 퍼지 유틸리티 마이닝 기법을 제안한다. 여기서 퍼지 집합의 하향 폐쇄 특성은 최소 퍼지 유틸리티 임계 값(MFUTV) 및 사용자 정의 백분위 수(UDP)에 의해 넓은 공간을 제거하기 위해 적용된다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
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참고문헌 (16)
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M. Zdravko / 2007 / Data Mining the Web, Uncovering Patterns In Web Content, Structure and Usage / John Wiley & sons Inc. :115~132
C. W. Lin / 2013 / A survey of fuzzy web mining / Data Mining Knowledge Discovery 3(13):190~199
R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proc. of ACM Sigmod Record, ACM 22:207~216
R. Agrawal / 1996 / Fast discovery of association rules / Proc. of Advances in Knowledge Discovery and Data Mining :307~328
U. Yun / 2005 / Wfim: Weighted frequent itemset mining with a weight range and a minimum weight / Proc. of International Conf. on Data Mining, SIAM :636~640
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