한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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- Pages.100-102
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
대용량 데이터베이스에서 클러스터링을 이용한 빈발 패턴 생성
Creation of Frequent Patterns using Clustering in Large Database
- Kim, Eui-Chan (Dept. of Computer Engineering, The Catholic University of Korea) ;
- Hwang, Byung-Yeon (Dept. of Computer Engineering, The Catholic University of Korea)
- 발행 : 2005.11.01
초록
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터들을 통해서 의미있는 정보를 찾는 것이 데이터 마이닝이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이루어지고 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 알려져있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리도 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발 패턴 트리의 문제점 중 하나인 과도한 FP-Tree 생성을 줄이려 한다. 조건부 패턴 베이스를 통해 얻어지는 조건부 FP-Tree의 생성을 줄여 기존의 FP-Tree보다 더 나은 성능을 얻기 위해서 적절한 클리스터링을 이용하려 한다. 클러스터링 기법은 비트 트랜잭션을 이용한 클러스터링 방법을 이용한다.
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