정보처리학회 논문지 D
Current Result Document : 35 / 35
| 한글제목(Korean Title) |
한 번의 데이터베이스 탐색에 의한 빈발항목집합 탐색 |
| 영문제목(English Title) |
Frequent Patterns Mining using only one-time Database Scan |
| 저자(Author) |
채덕진
김룡
이용미
황부현
류근호
Duck Jin Chai
Long Jin
Yongmi Lee
Buhyun Hwang
Keun Ho Ryu
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 15-D NO. 01 PP. 0015 ~ 0022 (2008. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 한 번의 데이터베이스 스캔으로 빈발항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발 항목과 그 빈발항목을 포함하고 있는 트랜잭션과의 관계를 나타내는 이분할 그래프(bipartite graph)를 생성한다. 그리고 생성된 이분할 그래프를 이용하여 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 추출할 수 있다. 이분할 그래프는 빈발항목들을 추출하기위해 대용량의 트랜잭션 데이터베이스를 스캔할 때 생성된다. 이분할 그래프는 빈발항목들과 그들이 속한 트랜잭션들 간의 관계를 엣지(edge)로 연결한 그래프이다. 즉, 본 논문에서의 이분할 그래프는 대용량의 데이터베이스에서 쉽게 발견할 수 없는 빈발항목과 트랜잭션의 관계를 검색하기 쉽게 색인(index)화한 그래프이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이터베이스 스캔만을 수행하고 후보 항목집합들을 생성하지 않기 때문에 기존의 방법들보다 빠른 시간에 빈발 항목집합들을 찾을 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we propose an efficient algorithm using only one-time database scan. The proposed algorithm creates the bipartite graph which indicates relationship of large items and transactions including the large items. And then we can find large itemsets using the bipartite graph. The bipartite graph is generated when database is scanned to find large items. We can't easily find transactions which include large items in the large database. In the bipartite graph, large items and transactions are linked each other. So, we can trace the transactions which include large items through the link information. Therefore the bipartite graph is a indexed database which indicates inclusion relationship of large items and transactions. We can fast find large itemsets because proposed method conducts only one-time database scan and scans indexed the bipartite graph. Also, it don't generate candidate itemsets. |
| 키워드(Keyword) |
데이터마이닝
연관규칙
이분할 그래프
Data Mining
Association Rule
Bipartite Graph
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
