• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.58-60
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• 2005

대표적인 데이터마이닝 문제중의 하나인 연관규칙 탐사에는 지금까지 Apriori 기반의 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 비트맵을 이용한 Apriori 알고리즘 구현방안을 제시한다. 우선, 핵심연산인 비트맵 논리곱(Bitmap AND)과 비트 카운팅(bit-counting)을 컴퓨터 CPU의 고급 기술을 이용해서 효과적으로 구현할 수 있음을 보인다. 또한, 트랜잭션 데이터를 비트맵으로 표현함으로써, 기존 Apriori와는 달리, 비트맵 논리곱 연산을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제시한다. BAR의 이러한 구현기법을 통해, Apriori 기반의 최신 구현 방법에 비해, 성능이 최대 30배 정도 향상됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.149-150
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• 2018

본 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori을 이용하여 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집한 다음 발생 지지도(Transaction support)를 이용하여 컨트롤러의 실행 빈도를 측정한다. 이를 통해 연관된 컨트롤러를 동시에 실행함으로써 효율적인 컨트롤러 선택을 기대한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.39-40
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• 2019

본 논문에서는 연관규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 기반으로 향상된 인공벌 군집 알고리즘(ABC algorihtm)을 적용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 이를 통해 자주 사용되는 컨트롤러를 우선적으로 선택함으로써 향상된 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.4
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• pp.311-316
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• 2010

This paper presents a weight adjusted association rule mining algorithm (WARM). Assigning weights to each strategic factor and normalizing raw scores within each strategic factor are the key ideas of the presented algorithm. It is an extension of the earlier algorithm TSAA (transitive support association Apriori) and strategic importance is reflected by considering factors such as profit, marketing value, and customer satisfaction of each item. Performance analysis based on a real world database has been made and comparison of the mining outcomes obtained from three association rule mining algorithms (Apriori, TSAA, and WARM) is provided. The result indicates that each algorithm gives distinct and characteristic behavior in association rule mining.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.621-630
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• 2003

Web logs are the information recorded by a web server when users access the web sites, and due to a speedy rising of internet usage, the worth of their practical use has become increasingly important. Analyzing such logs can use to determine the patterns representing users' navigational behavior in a Web site and restructure a Web site to create a more effective organizational presence. For these applications, the generally used key methods in many studies are association rules and sequential patterns based by Apriori algorithms, which are widely used to extract correlation among patterns. But Apriori inhere inefficiency in computing cost when applied to large databases. In this paper, we develop a new algorithm for mining interesting patterns which is faster than Apriori algorithm and recommendation agents which could provide a system manager with valuable information that are accessed sequentially by many users.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.599-617
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• 2006

Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.7
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• pp.14-19
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• 2020

This study suggests an accounting information processing model based on internet standard XBRL which applies an extensible business reporting language, the XML technology. Due to the differences in document characteristics among various companies, this is very important with regard to the purpose of accounting that the system should provide useful information to the decision maker. This study develops a data mining model based on XML hierarchy which is stored as XBRL in the X-Hive data base. The data ming analysis is experimented by the data mining association rule. And based on XBRL, the DC-Apriori data mining method is suggested combining Apriori algorithm and X-query together. Finally, the validity and effectiveness of the suggested model is investigated through experiments.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.37 no.2
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• pp.89-105
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• 2003

In this paper, an effective method for clustering terminologies extracted from text is proposed, in order to develope a search engine to extract relevant information from large web documents. To prevent frequency of the meaningless association rules among general terminologies, only useful association rules among terminologies are produced using database tables which consist of domain-specific terminologies. Such association rules are produced by applying the Apriori algorithm after forming transaction units from groups of association rules in a document. A group of association rules produced from a terminology forms in a cluster.