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데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.

데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법

문제 정의

• 분석에 초점을 맞춘다. 특히 데이터의 득성에 따른 적절한 Concept의 선택을 위한 기준을 제안한다.

가설 설정

• 그림 1의 Apriori 알고리즘을 바탕으로 하여 샘플 데이 터(그림 2)에 대해 지지도 3 이상(minumum support = 3)인 빈발항목들을 찾는다는 조건이 주어졌다고 하자. 샘플 데이터 베이스는 사전적 순서로 정리되었다고 가정하며 -1 림 3은 그림 2의 샘플 데이터 베이스를 가지고 모든 빈발항 목들을 찾는 과정 중에 생성되는 Hash Tree이다(bucket 의 크기는 3).

제안 방법

• 본 논문에서는 연관규칙 에 사용되는 여러가지 Concept 의 비교.분석에 초점을 맞춘다.

이론/모형

• Concept의 또 다른 자료구조로서 Lattice 구조는 Hash Tree 에 비해 불필요한 내부 노드를 포함하지 않는 구조이다. 이 자료구조를 이용한 알고리즘들 (PARTH₁ON[9], Eclat- based[10], DIC[11], CHARM[12]) 은 Dget 의 형태로 vertical format을 사용한다.

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