| 한글제목(Korean Title) |
XOnto-Apriori: 확장된 온톨로지 추론 기반의 연관 규칙 마이닝 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
XOnto-Apriori: An eXtended Ontology Reasoning-based Association Rule Mining Algorithm |
| 저자(Author) |
이종현
김장원
정동원
이석훈
백두권
Chonghyeon Lee
Jangwon Kim
Dongwon Jeong
Sukhoon Lee
Doo-Kwon Baik
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18-D NO. 06 PP. 0423 ~ 0432 (2011. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위하여 기존 Onto-Apriori 알고리즘을 확장한 XOnto-Apriori 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 트랜잭션 항목의 식별자만을 비교하여 지지도를 계산하기 때문에 유사한 속성을 가진 항목들간의 관계를 분석하지 못하는 문제점을 지닌다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안 알고리즘은 온톨로지 추론 기반의 속성 비교를 통해 같은 식별자를 지니지 않는 항목들간의 관계성도 지지도 계산에 반영할 수 있도록 한다. 제안 알고리즘의 규칙 생성 과정을 명확히 서술하기 위해 스마트폰 어플리케이션 추천 시스템을 설계하였으며 이 시스템은 기존 알고리즘 기반의 시스템에 비해 보다 나은 속도와 정확도를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we introduce XOnto-Apriori algorithm which is an extension of the Onto-Apriori algorithm. The extended algorithm is designed to improve the conventional algorithm’s problem of comparing only identifiers of transaction items by reasoning transaction properties of the items which belong in the same category. We show how the mining algorithm works with a smartphone application recommender system based on our extended algorithm to clearly describe the procedures providing personalized recommendations. Further, our simulation results validate our analysis on the algorithm overhead, precision, and recall.
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| 키워드(Keyword) |
연관 규칙 마이닝
개인화 추천 시스템
온톨로지 추론
Apriori 알고리즘
Association Rule Mining
Personalized Recommender System
Ontology Reasoning
Apriori Algorithm
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