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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.2, 2019년, pp.127 - 133
Since frequent item extraction so far requires searching for patterns and traversal for the FP-Tree, it is more likely to store the mining data in a tree and thus CPU time is required for its searching. In order to overcome these drawbacks, in this paper, we provide each item with its location ident...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지금까지의 빈발 항목 추출에서 나타나는 단점은? | 지금까지의 빈발 항목 추출에서는 FP-Tree에 대한 순회와 패턴의 탐색이 필수적인 과정이기 때문에 마이닝 데이터를 트리에 저장하는데 공간이 필요하고 탐색하는데 CPU시간이 필요하기 마련이다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 조건부 FP-Tree의 의존하지 않고 트랜잭션 데이터의 각 항목들의 위치 정보를 부여하여 트랜잭션 데이터를 2차원의 위치정보 Look-Up테이블로 변환하여 시간과 공간적인 접근성을 용이하게 한다. | |
Look-Up과 FP-Array 배열을 통한 알고리즘의 장점은? | 또한 항목과 항목의 위치에 대한 매핑배열을 병행하여 시간 복잡도를 줄이는 방법을 고려하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법은 FIMI 저장소 웹 사이트에서 얻은 데이터 세트를 기반으로 많은 실행 시간과 메모리 사용을 줄일 수 있음을 보였다. | |
연관 규칙 마이닝이란? | 연관 규칙 마이닝 (Association Rule Mining)은 데이터 마이닝과 지식 발견의 주요한 기능으로 트랜잭션 데이터베이스의 항목들 사이의 상관관계를 나타낸다. 이러한 관계의 응용 분야는 로그인 분석, 침입 탐지를 비롯하여 많은 분야에 적용될 수 있다. |
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