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(Korean Abstract) |
빈발 패턴 마이닝에 있어 가장 중요한 일은 바로 빈발하게 발생하는 아이템 집합을 찾는 것이다. 빈발 집합을 찾는 유명한 기법으로는 Apriorl나 FP Growth와 같은 기법들이 있지만, 계삭 복잡도가 높고 지지도가 하이퍼 파라미터라는 점에서 문제가 발생한다. 따라서 일일이 계산을 해주지 않아도 빈발 집합을 찾을 수 있는 방법을 고안해보았고, 언어 모델을 사용해 빈발 집합을 생성해보았다. 본 논문에서는 아이템과 단어가 같은 맥락이라는 것을 고려해 언어 모델을 사용해 아이템 집합을 학습해 아이템셋을 만들어냈고, 기존의 기법과 비교해 성능을 비교해 언어 모델 기법을 빈발 패턴 마이닝에 적용하는 것이 유의한 작업이라는 것을 밝혔다.
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