정보과학회 논문지 D : 데이타베이스
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
데이터 마이닝에서 비트 클러스터링을 이용한 향상된 FP-Growth |
| 영문제목(English Title) |
Advanced FP-Growth using Bit Clustering in Data Mining |
| 저자(Author) |
김의찬
황병연
Eui-Chan Kim
Byung-Yeon Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 38 NO. 05 PP. 0280 ~ 0288 (2011. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이뤄지고 있다. 연관규칙 기법도 다양하게 연구되고 있는데 그 중 빈발 패턴 트리(FP-Tree)라는 방법을 이용하여 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빈발 패턴 트리는 기존에 잘 알려져 있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리는 과도한 크기의 FP-Tree를 생성하여 수행 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 이전 연구에서는 이 문제를 해결하였지만 모든 데이터집합에 적용하기에는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제가 무엇인지 살펴보고, 이를 해결하기 위해 B-Trans+ 클러스터링을 제안한다. 이를 이용하여 좀 더 효율적으로 과도한 크기의 FP-Tree 생성을 줄여 메모리 공간 사용을 줄이고 규칙 생성 수행 성능을 향상시켰다. |
영문내용
(English Abstract) |
Numerous studies have dealt with the association rules of a number of data mining techniques. From this point of view, studies identifying frequent patterns using frequent pattern trees are progressing actively. The FP-Growth technique using a frequent pattern tree shows superior performance over the existing well-known "Apriori" technique. However, the FP-Tree has a problem that is to degrade performance because of the considerable FP-Tree size. This problem is solved to previous research, but it has another problem to be inapplicable to all dataset. In this paper, we look at what is this problem, and propose the clustering of B-Trans to solve the problem. As we reduce more effectively the fairly large size created by FP-Tree by using B-Trans , memory size is decreased and the performance of creating rules is enhanced. |
| 키워드(Keyword) |
데이터 마이닝
데이터베이스
연관규칙
클러스터링
data mining
database
association rules
clustering
FP-Growth
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