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다차원 순차패턴 마이닝을 위한 효율적 알고리즘
An Efficient Algorithm for Multi-dimensional Sequential Pattern Mining 원문보기

한국정보과학회 2004 가을 학술발표논문집(1), 2004 Oct., 2004년, pp.214 - 216  

이순신 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김은주 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김명원

초록
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순차패턴 마이닝은 데이터들 속에서 어떤 순차 관계가 들어 있는 패턴을 찾는 것이다. 순차 패턴은 다양한 분야에서 중요하게 쓰인다. 예를 들어, 소비자가 구입한 물품들 간의 순차적인 관계성은 다음에 구입할 물건을 예측하는데 쓰일 수 있다. 또한 방문 웹 페이지의 순차 패턴은 사용자가 방문하고자 하는 다음 페이지를 예측하는데 중요할 수 있다. 본 논문에서는 다차원 순차패턴을 마이닝하는 새로운 효율적인 알고리즘의 구현에 대해 설명한다 다차원 순차 패턴 마이닝은 속성-값(attribute-value) 기술을 포함하는 순차 패턴의 연관 규칙을 찾는 것이다. 다음의 두 가지의 현존하는 효율적 알고리즘을 융합하였다. 순차패턴 마이닝을 위한 PrefixSpan 알고리즘과 비 순차패턴 마이닝을 위한 StarCubing 알고리즘. 새로운 알고리즘은 다차원 데이터를 마이닝 하는 StarCubing알고리즘의 효율성을 이용하므로 다차원 순차 데이터를 마이닝 하는데 효율적일 것이다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 특히 작은 최소지지도와 작은 cardinality에서 Seq-Dim과 Dim-Seq 같은 현존하는 알고리즘보다 나은 성능임을 보여준다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 프리픽스스팬은 기존 BUC알고리즘에서 최소지지도가 작을 때, 수행속도가 급격히 느려지는 문제점을 개선한匚卜. 본 논문에서는 시간 정보를 고려하는 경우와 시간 정보를 고려하지 않은 경우를 동시에 처리할 수 있는 효율적인 다차원 순차패턴 마이닝 기법인 PSStar를 제안한 匚卜. PSSta「는 효율적인 다차원 순차패턴 마이닝을 위하여 스타-큐빙과 프리픽스스펜 알고리즘을 융합한 방법이다.
  • 본 논문에서는 파차원 정보와 순차 정보를 동시에 마이닝 하는 효율적인 융합 방법을 제안한다. PSStar 알고리좀은 먼저 순차정보를 찾기 위해 PrefixSpan으로 순차 패턴을 찾아낸다.
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