정보처리학회 논문지 D
Current Result Document : 17 / 18
| 한글제목(Korean Title) |
맵리듀스 프레임웍 상에서 맵리듀스 함수 호출을 최적화하는 순차 패턴 마이닝 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Sequential Pattern Mining with Optimization Calling MapReduce Function on MapReduce Framework |
| 저자(Author) |
김진현
심규석
Jinhyun Kim
Kyuseok Shim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 18-D NO. 02 PP. 0081 ~ 0088 (2011. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시퀀스(sequence) 데이터가 주어졌을 때 그 중에서 빈번(frequent)한 순차 패턴을 찾는 순차 패턴 마이닝(sequential pattern mining)은 여러 어플리케이션(application)에 사용되는 중요한 데이터마이닝 문제이다. 순차 패턴 마이닝은 웹 접속 패턴, 고객 구매 패턴, 특정 질병의 DNA 시퀀스를 찾는 등 광범위한 분야에서 사용된다. 본 논문에서는 맵리듀스(MapReduce) 프레임웍 상에서 맵리듀스 함수 호출을 최적화하는 순차 패턴 마이닝 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 여러 대의 기계에 데이터들을 분산시켜 병렬적으로 빈번한 순차 패턴을 찾는다. 실험적으로 다양한 데이터를 이용하여 파라미터 값을 변화시켜가며 제안된 알고리즘의 성능을 종합적으로 확인하였다. 그리고 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 기계 수에 대해 선형적인 속도 개선을 보인다는 것을 확인하였다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Sequential pattern mining that determines frequent patterns appearing in a given set of sequences is an important data mining problem with broad applications. For example, sequential pattern mining can find the web access patterns, customer's purchase patterns and DNA sequences related with specific disease. In this paper, we develop the sequential pattern mining algorithms using MapReduce framework. Our algorithms distribute input data to several machines and find frequent sequential patterns in parallel. With synthetic data sets, we did a comprehensive performance study with varying various parameters. Our experimental results show that linear speed up can be achieved through our algorithms with increasing the number of used machines.
|
| 키워드(Keyword) |
데이터마이닝
순차 패턴 마이닝
맵리듀스
하둡
병렬 처리
Data Mining
Sequential Pattern Mining
MapReduce
Hadoop
Parallel Processing
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
