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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
TAO BODONG (Korea Maritime and Ocean University) Hyu-Chan Park (Korea Maritime and Ocean University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,497 - 1,508 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.8.1497

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높은 유틸리티 항목집합 마이닝(HUIM)은 데이터 마이닝의 중요한 분야이다. 이는 수익성이 높은 항목을 추출하기 위해 해당 항목의 발생 빈도와 가치를 함께 반영한다는 점에서 단순히 발생 빈도만을 고려하는 빈발 항목집합 마이닝(FIM)과는 차이가 있다. 기존의 HUIM 알고리즘들은 데이터의 용량이 크거나 항목의 수가 많을 경우 기하급수적으로 늘어나는 탐색 공간을 다룰 수 있어야 한다. 휴리스틱 알고리즘들은 이 문제를 해결하는 효율적인 대안이다. Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되는 휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 데이터베이스 축소 및 OR/NOR 트리 구조를 함께 활용한 BPSO 알고리즘을 제안한다. 데이터베이스 축소는 낮은 유틸리티 점수를 가지는 항목들의 조합을 제거하는 데 활용되었으며, OR/NOR 트리 구조는 높은 유틸리티 항목집합의 비효율적인 조합을 제거하는 데 활용되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 수행 시간을 14% 단축시켰으며 더 많은 수의 높은 유틸리티 항목집합(HUI)을 추출함을 실험을 통해 입증하였다.
#데이터베이스 축소 #OR/NOR 트리 #데이터마이닝 #High utility itemsets #Particle swarm optimization #Database reduction #OR/NOR tree #Data mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Problem Statement
Ⅳ. Mining Methodology and Process
Ⅴ. Experiment and Discussion
Ⅵ. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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