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문제 정의
- 알고리즘을 제안하였다.[3] 본 논문에서는 기존의 두 가지 방법에 대해서 간단히 언급하고, 기존의 방법을 보완하여 오차를 허용하는 주기적 연관규칙을 찾는 방법에 대해서 논한다.
- 예제 1. k-빈번항목집합 X와 Y 의 시간 세그먼트 별 빈번 항목 집합 여부를 표시한 비트 스트림이 bx, by 일 때, (k+1)후보빈번항목집합의 후보주기를 찾고자한다. 이 때, /=4, %=1 인 후보주기를 찾고자 한다.
- 예를 들어, 일반적으로는, 빵 ■»우유, c=(24, 7y인 주기가 발견되어 7-8 시에 연관규칙이 만족되나 눈이나 비가 오는 날에는 해당 연관규칙이 1시간 늦은 8-9 시 에 나타난다면 주기의 길이를 엄격히 제한하고 있는 기존의 방식으로는 이와 같이 오차를 포함한 주기성을 찾을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연관규칙 발생 패턴의 주기의 길이에 오차를 허용하는 주기적 연관규칙을 탐색하는 방법을 제안한다. 이 방법은 연관규칙이 항상 일정한 주기마다 정확히 발생되지 않더라도 주기길이가 오차범위 이내에서 발생하는 경우를 허용하도록 해 준다.
- 예를들어, 평소에는 매일 오전 7시~8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 많은 월요일에는 1 시간늦은 8시 ~9시 에 나타난다는 오차 정보를 파악할수 있다고 하자. 여기에서 우리는 월요일마다 1 시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 오차 주기(error cycle)라고 하고, 이러한 오차의 경향성을 분석함으로써 고색들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악하고자 한다.
- 이는 각각 주기 생 략(cycle skipping), 주기 가지 치 기(cycle pruning), 주기삭제(cycle elimination)로 구분된다. 여기에서는 오차를 허용하는 주기적 연관규칙까지 찾을 수 있도록 확장된 개념에 대해서 논한다.
- 예를 들어, 기존의 주기적 연관규칙에서는 c=(24, 7)이라는 주기만 발견된 경우를 오차범위가 I 인 오차를 허용하는 주기적 연관규칙으로 탐사하면 주기가 동일하고 오프셋이 다른 2*%0 2개의 유사 주기인 q=(24, 6, l), c, =(24, 8, 1) 까지찾게 된다. 이렇게 많은 유사한 주기들이 탐색 되는 문제점을 제거하기 위해서 본 논문에서는 오차를 허용하는 주기의 오차의 정도를 측정할 수 있는 단위인 집증도(intensity)와 경향성 (tendency)를 제안하고, 이 두 측정단위를 통해서 주기성을 가장 잘 표현하는 주기만을 선택하고, 나머지 주기를 가지치기함으로써 사용자가 의미있는 연관규칙을 탐사하는데 도움을 주고자 한다.
- 하지만 실제 데이터에 주기성을 엄격하게적용하기에는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해서 주기길이에 일정한 오차범위를 허용하는 방법을제시한다.
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