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한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.18 no.2, 2018년, pp.121 - 130
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Most of those studies use frequency, the number of times a pattern appears in a transaction database, as the key measure for pattern interestingness. It prerequisites that any interesting pattern should occupy a maximum portion of the transactions it appears. But in our real world scenarios the comp...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 데이터 마이닝이란? | 데이터 마이닝은 데이터베이스의 트랜잭션 (Transaction)등의 데이터에서 빈번하게 발생하는 아이템들의 집합을 찾아내는 기법이다[1,2]. 초기의 빈발 패턴알고리즘은 FP-Growth방법을 활용하여 여러 가지 문제점을 극복하여 성능면에서 많은 개선을 가져오게 되었다. | |
| MINWAL의 특징 및 단점은? | 가중치 빈발패턴 알고리즘으로 초기에 Apriori 알고리즘 기반의 MINWAL, WARM와 WAR는 여러 번의 데이터베이스의 스캔으로 속도에 문제가 있다. MINWAL은 k-지지도를 이용하여 Anti-monotone성질을 유지하지만 빈발 항목의 정확도에서 효율성이 떨어진다. WARM에서 “ab” 항목의 가중치 지지도는 모든 트랜잭션의 가중치에 대한 “a” 와 “b”를 포함하는 트랜잭션의 가중치의 비율로 적용하여 하향폐쇄에 위배되는 문제를 해결하였다. | |
| FP-Growth방법의 문제점은? | 초기의 빈발 패턴알고리즘은 FP-Growth방법을 활용하여 여러 가지 문제점을 극복하여 성능면에서 많은 개선을 가져오게 되었다. 그러나 항목간의 중요도가 서로 상이한 환경서 이들은 각 항목의 중요도를 모두 같은 값으로 고려하고 있고 트랜잭션내에서의 항목의 비율은 고려하지 않고 있다[2]. 따라서 빈발패턴의 추출에서 패턴의 중요도에 대한 시변성 (Time-Variance)과 더불어 항목이 각각의 트랜잭션에서의 비율에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다 [3,4,5]. |
S. Y. Hong, "New Authentication Methods based on User's Behavior Big Data Analysis on Cloud", Convergence Society for SMB, Vol. 6, No. 4, pp.31-36, 2016.
J. E. Shin, B. H. Jeong, D. H. Lim, "BigData Distribution System using RHadoop", Society of Data Information Science, Vol. 36, No. 5, pp. 1155-1166, 2015.
R. Agrawal, R. Srikant, "Fast Algorithm for Mining Association Rules", In: 20 th Int. Conf. on Very Large Data Bases, pp. 487-499, 1994.
C. H. Cai, A. W. C. Fu, C. H. Cheng, W. W. Kwong, "Mining Association rules with weighted items", In Proceedings of Intl. Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS 1988) , Cardiff, Wales, UK, July pp. 68-77, 1998.
F. Tao, "Weighted association rule Mining using Weighted Support and Significant Framework", In:9th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining", pp. 661-666, 2003.
W. Wang, J. Yang, P. S. Yu, "WAR: Weighted Association Rules Item Intensities", Knowledge Information and Systems, No. 6, pp. 203-229, 2003.
U. Yun, J. J. Leggett, "WFIM: Weighted Frequent Itemset Mining with a wieght range and a minimum weight", Society for Industrial and Applied Maathematics, Proceedings of the 2005 SIAM International Conference on Data Mining, pp.636-640, 2005.
U. Yun, "Efficient Mining of Weighted Interesting Patterns with A Strong Weight and/or Support Affinity", Information Sciences, Vol. 177, pp. 3477-3499, 2007.
U. Yun, "An Efficient Mining of Weighted Frequent Patterns with Length Decreasing Support Constraints", Knowlewdge-Based Systems, Vol. 21, Issue 8, Dec., pp. 741-752, 2008.
S. Zhang, C. Zhang, X. Yan, "Post-Mining: Maintenance of Association Rules by Weighting", Information Systems, Vol. 23, pp. 691-707, 2003.
H. L. Nguyen, "An Efficient Algorithm for Mining Weighted Frequent Itemsets Using Adaptive Weights", I.J. Intellogent Systems and Appillcations, Vol. 11, pp. 41-48, 2015.
C. F. Ahmed, S. K. Tanbeer, B. S. Jeong, "Mining Weighted Frequent Patterns using Adaptive Weightes", In: Fyfe et al. (Eds.): IDEAL 2008, LNCS 5326, pp. 258-265, 2008.
S. W. Jin, B. C. Kim, I. K. Um and Y. I. Kim, "Prototype Development of a Mobile Baseball Pitching Prediction Game using Data Mining Techinque", Journal of Advanced Information Technology and Convergence, Vol. 12, No. 02, pp.135-143, 2014.
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