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순차 패턴 알고리즘의 분류 및 분석
Classification and Analysis of Sequential Pattern Algorithms 원문보기

한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하), 2003 May 16, 2003년, pp.1587 - 1590  

이양우 (충북대학교 데이터베이스연구실) ,  이헌규 (충북대학교 데이터베이스연구실) ,  김룡 (충북대학교 데이터베이스연구실) ,  서성보 (충북대학교 데이터베이스연구실) ,  류근호 (충북대학교 데이터베이스연구실)

초록
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순차 패턴 마이닝은 대량의 시퀀스 데이터베이스에서 빈발 서브 시퀀스를 찾는 기법이다. 지금까지 많은 순차 패턴 마이닝에 관한 연구들이 순차 패턴을 효율적으로 찾기 위하여 제안되었다. 그러나 제안된 방법들은 응용에 적용할 수 있도록 체계적으로 분류되어 있지 않다. 따라서 이 논문에서는 알고리즘에 대한 연구들을 분류하고 이들 중 대표적인 알고리즘들을 선정하여 각각에 대해 분석하였다. 그리고 각 응용 도메인에 적용한 연구들과 기술적인 문제를 해결하는 연구들에 대해 정리하였다. 마지막으로 성능 향상을 위한 기법이나 자로 구조에 대해 언급하고 향후 순차 패턴 마이닝의 연구 방향을 제시하였다. 이 연구는 실제 응용에 적합한 순차 패턴 마이닝 알고리즘의 선택과 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘 연구의 기반을 제공할 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 방법을 이용했다는 것이다. 단점이자 향후 연구로서 GSP에서 제안한 시간 제약 조건을 포함하도록 확장하는 것을 제시하였다.
  • 여기서는 기존의 많은 연구를 분류하고 각 분류에서 대표적인 알고리즘을 선정하고 각각을 분석한다. 또한 알고리즘을 웅용 도메인에 적용한 연구들과 기술적인 문제를 해결하려는 연구들에 대해서도 정리한다. 이런 연구를 통해 실제 응용에 적합한 순차 패턴 마이닝 알고리즘의 선택과 새로운 순차 패턴 알고리즘에 대한 연구의 기반이 될 것이다.
  • 이 논문에서는 순차 패턴에 관한 많은 알고리즘을 분류하고 분석하였다. 이 연구를 통해 실제 응용에서 순차 패턴 마이닝을 이용할 때, 적합한 알고리즘을 선택할 수 있게 하고 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘을 연구할 수 있는 기반을 제시하였다.
  • 분석하였다. 이 연구를 통해 실제 응용에서 순차 패턴 마이닝을 이용할 때, 적합한 알고리즘을 선택할 수 있게 하고 향후 새로운 순차 패턴 알고리즘을 연구할 수 있는 기반을 제시하였다.
  • 이 연구에서 또 하나 주목할 점은 메모리의 효율성을 위해 의사-프로젝션(pseudo-projection)을 제안했다는 것이다. 한 시퀀스에 대해 각기 다른 prefix를 갖는 시퀀스의 postfix를 각각 저장한다면 posthx의 중복이 생기게 된다.
  • 졌음을 알 수 있다. 이를 위해 후보 집합의 생성 비용과 탐색 공간을 줄이고 스캔하는 횟수를 줄이려는 연구를 하였다. 몇몇 연구에서는 사용자가 원하는 패턴을 찾기 위한 연구나 긴 패턴을 찾기 위한 연구가 이루어졌다.

가설 설정

  • 표시된다. 이 때, X와 Y는 서로 소(X Y=0)라고 가정한다. 이 패턴은 “X에 속한 항목들이 발생이 Y에 속한 항목들의 발생을 야기한다.
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