• 제목/요약/키워드: High Utility Pattern Mining

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A Novel Approach for Mining High-Utility Sequential Patterns in Sequence Databases

  • Ahmed, Chowdhury Farhan;Tanbeer, Syed Khairuzzaman;Jeong, Byeong-Soo
    • ETRI Journal
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    • 제32권5호
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    • pp.676-686
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    • 2010
  • Mining sequential patterns is an important research issue in data mining and knowledge discovery with broad applications. However, the existing sequential pattern mining approaches consider only binary frequency values of items in sequences and equal importance/significance values of distinct items. Therefore, they are not applicable to actually represent many real-world scenarios. In this paper, we propose a novel framework for mining high-utility sequential patterns for more real-life applicable information extraction from sequence databases with non-binary frequency values of items in sequences and different importance/significance values for distinct items. Moreover, for mining high-utility sequential patterns, we propose two new algorithms: UtilityLevel is a high-utility sequential pattern mining with a level-wise candidate generation approach, and UtilitySpan is a high-utility sequential pattern mining with a pattern growth approach. Extensive performance analyses show that our algorithms are very efficient and scalable for mining high-utility sequential patterns.

시퀀스 유틸리티 리스트를 사용하여 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사 기법 (Mining High Utility Sequential Patterns Using Sequence Utility Lists)

  • 박종수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제7권2호
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    • pp.51-62
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    • 2018
  • 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사는 데이터 마이닝에서 중요한 연구 주제로 간주되고 있다. 이 주제에 대해 몇 개의 알고리즘들이 제안되었지만, 그것들은 높은 유틸리티 순차 패턴 탐사의 탐색 공간이 커지는 문제에 부딪히게 된다. 한 시퀀스의 더 엄격한 유틸리티 상한 값은 탐색 공간에서 초기에 유망하지 않은 패턴들을 더 가지치기할 수 있다. 본 논문에서 새로운 유틸리티 상한 값을 제안하는데, 그것은 한 시퀀스와 그 자손 시퀀스들의 최대 예상 유틸리티인 sequence expected utility (SEU)이다. 높은 유틸리티 순차 패턴들을 탐사하는데 필수적인 정보를 유지하기 위해 각 패턴에 대한 시퀀스 유틸리티 리스트를 새로운 자료구조로 사용한다. SEU를 활용하여 높은 유틸리티 순차 패턴들을 찾아내는 알고리즘인 High Sequence Utility List-Span (HSUL-Span)을 제안한다. 서로 다른 영역의 합성 데이터세트와 실제 데이터세트에 대한 실험 결과는 HSUL-Span이 상당히 적은 수의 후보 패턴들을 생성하고 실행 시간 면에서 다른 알고리즘들보다 우수한 것을 보여준다.

슬라이딩 윈도우 기반의 스트림 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법 성능분석 (Performance Analysis of Siding Window based Stream High Utility Pattern Mining Methods)

  • 양흥모;윤은일
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.53-59
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    • 2016
  • 최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.

A single-phase algorithm for mining high utility itemsets using compressed tree structures

  • Bhat B, Anup;SV, Harish;M, Geetha
    • ETRI Journal
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    • 제43권6호
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    • pp.1024-1037
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    • 2021
  • Mining high utility itemsets (HUIs) from transaction databases considers such factors as the unit profit and quantity of purchased items. Two-phase tree-based algorithms transform a database into compressed tree structures and generate candidate patterns through a recursive pattern-growth procedure. This procedure requires a lot of memory and time to construct conditional pattern trees. To address this issue, this study employs two compressed tree structures, namely, Utility Count Tree and String Utility Tree, to enumerate valid patterns and thus promote fast utility computation. Furthermore, the study presents an algorithm called single-phase utility computation (SPUC) that leverages these two tree structures to mine HUIs in a single phase by incorporating novel pruning strategies. Experiments conducted on both real and synthetic datasets demonstrate the superior performance of SPUC compared with IHUP, UP-Growth, and UP-Growth+algorithms.

상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법 성능분석 (Performance Analysis of Top-K High Utility Pattern Mining Methods)

  • 양흥모;윤은일;김철홍
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.89-95
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    • 2015
  • 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스로부터 사용자 정의 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 유효 패턴들을 식별한다. 적절한 임계치 설정은 해당 도메인에 대한 사전 지식을 요구하므로 쉬운 작업이 아니다. 따라서 임계치 설정을 통한 마이닝 결과의 정밀한 제어 불가능으로 인해 도메인 지식을 기반으로 하지 않는 패턴 마이닝 방법이 필요하게 되었다. 상위 K 빈발 패턴 마이닝은 이러한 문제를 해결하기 위해 제안되었으며, 임계치 설정 없이 상위 K개의 중요 패턴들을 마이닝 한다. 사용자는 이를 적용함으로써 데이터베이스에 상관없이 가장 높은 빈도수의 패턴부터 K번째로 높은 빈도수의 패턴까지 찾아낼 수 있다. 비록 상위 K 빈발 패턴 마이닝이 임계치 설정 없이 상위 K개의 중요 패턴들을 마이닝 하지만, 트랜잭션 내 아이템 수량과 데이터베이스 내 서로 다른 아이템 중요도를 고려하지 못하여 많은 실세계 응용의 요구에 부합하지 못한다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 아이템 중요도가 포함된 비 바이너리 데이터베이스의 특성을 고려하기 위해 제안되었으나 최소 임계치를 필요로 한다. 최근 임계치 설정 없는 하이 유틸리티 패턴 마이닝을 위한 상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝이 개발되었으며, 이를 통해 사용자는 사전 지식 없이 원하는 수의 패턴을 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 상위 K 하이 유틸리티 패턴 마이닝을 위한 알고리즘을 분석한다. 최신 알고리즘에 대한 성능분석을 통해 개선사항 및 발전 방향에 대해 고찰한다.

Prefix-Tree를 이용한 높은 유틸리티 패턴 마이닝 기법 (High Utility Pattern Mining using a Prefix-Tree)

  • 정병수;아메드 파한;이인기;용환승
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제36권5호
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    • pp.341-351
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    • 2009
  • 유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.

High Utility Itemset Mining by Using Binary PSO Algorithm with V-shaped Transfer Function and Nonlinear Acceleration Coefficient Strategy

  • Tao, Bodong;Shin, Ok Keun;Park, Hyu Chan
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제20권2호
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    • pp.103-112
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    • 2022
  • The goal of pattern mining is to identify novel patterns in a database. High utility itemset mining (HUIM) is a research direction for pattern mining. This is different from frequent itemset mining (FIM), which additionally considers the quantity and profit of the commodity. Several algorithms have been used to mine high utility itemsets (HUIs). The original BPSO algorithm lacks local search capabilities in the subsequent stage, resulting in insufficient HUIs to be mined. Compared to the transfer function used in the original PSO algorithm, the V-shaped transfer function more sufficiently reflects the probability between the velocity and position change of the particles. Considering the influence of the acceleration factor on the particle motion mode and trajectory, a nonlinear acceleration strategy was used to enhance the search ability of the particles. Experiments show that the number of mined HUIs is 73% higher than that of the original BPSO algorithm, which indicates better performance of the proposed algorithm.

항목집합의 트랜잭션 유틸리티를 이용한 높은 유틸리티 항목집합 마이닝 (High Utility Itemset Mining Using Transaction Utility of Itemsets)

  • 이세린;박종수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권11호
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    • pp.499-508
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    • 2015
  • 높은 유틸리티 항목집합 마이닝은 트랜잭션 데이터베이스에서 사용자가 지정한 최솟값 이상의 유틸리티를 갖는 항목집합들을 항목의 수량과 가중치값을 동시에 고려하여 찾아내는 것이다. 최근에 연구된 유틸리티-리스트 기반의 높은 유틸리티 항목집합 마이닝 알고리즘은 많은 후보 항목집합들을 피하기 위해 제안되었으며 비용이 높은 조인 연산을 수행한다. 본 논문은 유틸리티-리스트 구조에 항목집합의 트랜잭션 유틸리티와 공통 유틸리티 속성을 추가한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 알고리즘은 조인 연산의 수를 줄이고 탐색 공간을 효과적으로 가지치기한다. 생성 데이터와 실 환경 데이터상의 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다른 최근 알고리즘들에 비해 실행 시간 면에서 아주 우수하고, 특히 데이터가 조밀하거나 항목집합의 길이가 긴 경우에 더 효율적이라는 것을 보여준다.