정보과학회 논문지 D : 데이타베이스
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Prefix-Tree를 이용한 높은 유틸리티 패턴 마이닝 기법 |
| 영문제목(English Title) |
High Utility Pattern Mining using a Prefix-Tree |
| 저자(Author) |
정병수
아메드 파한
이인기
용환승
Byeongsoo Jeong
Chowdhury Farhan Ahmed
Ingi Lee
Hwanseong Yong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 36 NO. 05 PP. 0341 ~ 0351 (2009. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다 |
영문내용
(English Abstract) |
Recently high utility pattern (HUP) mining is one of the most important research issues in data mining since it can consider the different weight values of items. However, existing mining algorithms suffer from the performance degradation because it cannot easily apply Apriori-principle for pattern mining. In this paper, we introduce new high utility pattern mining approach by using a prefix-tree as in FP-Growth algorithm. Our approach stores the weight value of each item into a node and utilizes them for pruning unnecessary patterns. We compare the performance characteristics of three different prefix-tree structures. By thorough experimentation, we also prove that our approach can give performance improvement to a degree. |
| 키워드(Keyword) |
유틸리티 패턴 마이닝
데이터 마이닝
트랜잭션 빈도
트랜잭션 유틸리티 가중치
High utility pattern mining
data mining
transaction frequency
transaction weighted utilization
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