| 한글제목(Korean Title) |
시간간격 유틸리티에 기반한 효과적인 순차패턴 마이닝 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Effective Sequential Pattern Mining Algorithm based on the Time-Interval Utility |
| 저자(Author) |
이경훈
최우식
이민재
이석룡
Kyung-Hun Lee
Woo-Sik Choi
Min-Jae Lee
Seok-Lyong Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 31 NO. 01 PP. 0015 ~ 0028 (2015. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
아이템의 출현빈도와 수량에 기초한 순차패턴 마이닝에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔으며, 최근 들어 아이템의 고유한 가치(profit)를 고려한 유틸리티(utility) 지표를 척도로 사용하는 유틸리티한 순차패턴 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 유틸리티 지표는 아이템들이 발생하는 시간간격에 대해서는 고려하지 않기 때문에 서로 다른 시간간격을 두고 발생하는 다양한 현실 상황을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 시간간격을 반영한 새로운 지표를 제시한다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 유틸리티 순차패턴 마이닝 기법에서 유효한 결과로 간주되었던 순차패턴이라 하더라도 아이템 간 시간간격이 큰 중요하지 않은 패턴들을 제외함으로써 유효한 순차패턴을 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 기법에 비해 시간적 측면에서 유효하지 않은 순차패턴들을 적절히 검출하여 제외함으로써 현실적으로 효용성 있는 순차패턴들을 도출하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Sequential pattern mining methods using the frequency and quantity of items have been studied, and recently, utility sequential pattern mining methods based on a utility index are actively investigated, which also consider the profit of items to find effective sequential patterns. However, the existing utility-based methods are not able to handle various types of sequential patterns in reality as they do not consider the time interval between occurrences of items. Noticing these problems, we present a new index that considers the time interval in addition to current indices. The proposed algorithm is designed to recognize the effective sequential patterns that reflect the time value by filtering the patterns with little or weak relevance, due to long-time interval between the items. Experimental results demonstrate that the proposed method identifies the relevant sequential patterns more effectively than the traditional sequential pattern mining and utility-based methods, by eliminating the patterns that have weak relevance in terms of time intervals.
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| 키워드(Keyword) |
데이터 마이닝
순차패턴 마이닝
유틸리티 순차패턴
시간간격 유틸리티
data mining
sequential pattern mining
utility sequential pattern
time-interval utility
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