한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
맵리듀스 기반 DFP-Tree를 이용한 클러스터링 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Clustering Algorithm using the DFP-Tree based on the MapReduce |
| 저자(Author) |
서영원
김창수
Young-Won Seo
Chang-soo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 06 PP. 0023 ~ 0030 (2015. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.
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영문내용
(English Abstract) |
As BigData is issued, many applications that operate based on the results of data analysis have been developed, typically applications are products recommend service of e-commerce application service system, search service on the search engine service and friend list recommend system of social network service. In this paper, we suggests a decision frequent pattern tree that is combined the origin frequent pattern tree that is mining similar pattern to appear in the data set of the existing data mining techniques and decision tree based on the theory of computer science. The decision frequent pattern tree algorithm improves about problem of frequent pattern tree that have to make some a lot’s pattern so it is to hard to analyze about data. We also proposes to model for a Mapredue framework that is a programming model to help to operate in distributed environment. |
| 키워드(Keyword) |
데이터 마이닝
빈발 패턴 트리
클러스터링 알고리즘
분산 처리 시스템
추천 시스템
맵 리듀스
SData Mining
Frequent-Pattern tree
Clustering Algorithms
Distributed Processing System
Recommendation System
Map Reduce
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