• Title/Summary/Keyword: 순차 패턴 갱신

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Efficient Update Algorithm of Sequential Pattern (효율적인 순차 패턴 갱신 알고리즘)

  • 김학자;김형근;황환규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.178-180
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    • 2003
  • 본 논문은 순차 패턴을 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 갱신된 데이터베이스에서 새로운 순차 패턴을 찾는 비용을 줄이기 위해 갱신 전 데이터베이스에서 발견한 순차 패턴에 대한 정보와 추가되는 데이터베이스의 정보만으로 새로운 순차 패턴의 후보를 줄이는 방법으로, 갱신된 전체 데이터베이스를 대상으로 순차 패턴 마이닝 알고리즘을 재실행하는 방법에 비해 후보 셋이 줄어들고 이로 인해 연산 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다.

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An Incremental Updating Algorithm of Sequential Patterns (점진적인 순차 패턴 갱신 알고리즘)

  • Kim Hak-Ja;Whang Whan-Kyu
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.43 no.5 s.311
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    • pp.17-28
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    • 2006
  • In this paper, we investigate a problem of updating sequential patterns when new transactions are added to a database. We present an efficient updating algorithm for sequential pattern mining that incrementally updates added transactions by reusing frequent patterns found previously. Our performance study shows that this method outperforms both AprioriAll and PrefixSpan algorithm which updates from scratch, since our method can efficiently utilize reduced candidate sets which result from the incremental updating technique.

RSP-DS: Real Time Sequential Patterns Analysis in Data Streams (RSP-DS: 데이터 스트림에서의 실시간 순차 패턴 분석)

  • Shin Jae-Jyn;Kim Ho-Seok;Kim Kyoung-Bae;Bae Hae-Young
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.9 no.9
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    • pp.1118-1130
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    • 2006
  • Existed pattern analysis algorithms in data streams environment have researched performance improvement and effective memory usage. But when new data streams come, existed pattern analysis algorithms have to analyze patterns again and have to generate pattern tree again. This approach needs many calculations in real situation that needs real time pattern analysis. This paper proposes a method that continuously analyzes patterns of incoming data streams in real time. This method analyzes patterns fast, and thereafter obtains real time patterns by updating previously analyzed patterns. The incoming data streams are divided into several sequences based on time based window. Informations of the sequences are inputted into a hash table. When the number of the sequences are over predefined bound, patterns are analyzed from the hash table. The patterns form a pattern tree, and later created new patterns update the pattern tree. In this way, real time patterns are always maintained in the pattern tree. During pattern analysis, suffixes of both new pattern and existed pattern in the tree can be same. Then a pointer is created from the new pattern to the existed pattern. This method reduce calculation time during duplicated pattern analysis. And old patterns in the tree are deleted easily by FIFO method. The advantage of our algorithm is proved by performance comparison with existed method, MILE, in a condition that pattern is changed continuously. And we look around performance variation by changing several variable in the algorithm.

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User Web Page Recommendation Using incremental scan (Incremental scan 방식을 이용한 사용자 웹페이지 추천)

  • 강귀영;조동섭
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.247-249
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    • 2001
  • 한 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천 기법이 필요하다. 기존의 연관규칙이나 순차패턴 기법은 모든 규칙을 찾으므로 필요한 개수 이상의 연산을 한다. 연산 개수가 많아지면 연산 시간이 길어져 갱신되는 데이터베이스를 매번 적용시켜 계산하기가 어렵다. 제안하는 기법은 현재 사용자의 경로 정보를 기준으로 데이터베이스를 변형시키고, 기존 사용자의 경로정보가 저장된 데이터베이스를 검색하여 경로 정보의 패턴을 분석한다. 분석된 결과 중 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 현재 사용자에게 추천한다.

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