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자료유형
학술저널
저자정보
Lu, Dang Nhac (Academy of Journalism and Communication) Nguyen, Thu Trang (University of Engineering and Technology, Vietnam National University in Hanoi) Nguyen, Thi Hau (University of Engineering and Technology, Vietnam National University in Hanoi) Nguyen, Ha Nam (University of Engineering and Technology, Vietnam National University in Hanoi) Choi, Gyoo Seok (Department of Computer Science, Chungwoon University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제7권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
20 - 22 (3page)

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Recently, the study of smart phone user habits has become a highly focused topic due to the rapid growth of the smart phone market. Indeed, sequential pattern analysis methods were efficiently used for web-based user habit mining long time ago. However, by means of simulations, it has been observed that these methods might fail for smart phone-based user habit mining. In this paper, we propose a novel approach that leads to a considerably increased performance of the traditional sequential pattern analysis methods by reasonably cutting off each chronological sequence of user logs on a device into shorter ones, which represent the sequential user activities in various periods of a day.
#sequential pattern mining #smart phone #user habits #application log

목차

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참고문헌 (4)

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H. Cao. / 2010 / An effective approach for mining mobile user habits / In Proc. of the 19th ACM Conference on Information and Knowledge Management(CIKM’10) :1677~1680 google schola H. Ma. / 2012 / A habit mining approach for discovering similar mobile users / The Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web :231~240 google schola R. Agrawal. / 1995 / Mining Sequential Patterns / In the Proceedings of the Eleventh International Conference on Data Engineering :3~14 google schola Jay Ayres. / 2002 / SPAM: Sequential PAttern Mining using A Bitmap Representation / In Proc. of the 8th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining :429~435 google schola

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