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Temporal Data Mining for considering Interval Event

인터벌 이벤트를 고려한 시간 데이터 마이닝 기법

  • Dae-Young Han (Department of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Jae-In Kim (Department of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Chul-Su Na (Department of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Dae-In Kim (Department of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Bu-Hyun Hwang (Department of Computer Science, Chonnam National University)
  • 한대영 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 김재인 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 나철수 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 김대인 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 황부현 (전남대학교 전자컴퓨터공학과)
  • Published : 2008.11.14

Abstract

환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.

Keywords