While all of the data has a value in itself, most of the data that is collected in the real world is a random and unstructured. In order to extract useful information from the data, it is need to use the data transform and analysis algorithms. Data mining is used for this purpose. Today, there is not only need for a variety of data mining techniques to analyze the data but also need for a computational requirements and rapid analysis time for huge volume of data. The method commonly used to store huge volume of data is to use the hadoop. A method for analyzing data in hadoop is to use the MapReduce framework. In this paper, we developed a tournament-based MapReduce method for high efficiency in developing an algorithm on a single machine to the MapReduce framework. This proposed method can apply many analysis algorithms and we showed the usefulness of proposed tournament based method to apply frequently used data mining algorithms k-means and k-nearest neighbor classification.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.1
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pp.7-11
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2013
Taking experts' knowledge to recommend items has shown some promising results in recommender system research. In order to improve the performance of the existing recommendation algorithms, previous researches on expert-based recommender systems have exploited the knowledge of a common expert group for all users. In this paper, we study a problem of identifying personalized experts within a user group, assuming each user needs different kinds and levels of expert help. To demonstrate this idea, we present a framework for using Support Vector Machine (SVM) to find varying expert groups for users; it is shown in an experiment that the proposed SVM approach can identify personalized experts, and that the person-alized expert-based collaborative filtering (CF) can yield better results than k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.4
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pp.273-280
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2013
This paper presents novel OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) based on orientation of pixel gradient and image retrieval system based on BoF (Bag-of-Feature) and random forest classifier. Feature vectors extracted from training data are clustered into code book and each feature is transformed new BoF feature using code book. BoF features are applied to random forest for training and random forest having N classes is constructed by combining several decision trees. For testing, the same OCS-LBP feature is extracted from a query image and BoF is applied to trained random forest classifier. In contrast to conventional retrieval system, query image selects similar K-nearest neighbor (K-NN) classes after random forest is performed. Then, Top K similar images are retrieved from database images that are only labeled K-NN classes. Compared with other retrieval algorithms, the proposed method shows both fast processing time and improved retrieval performance.
Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.
Collaborative Filtering (CF) suffers from two major problems:sparsity and cold-start recommendation. This paper focuses on the cold-start problem for new customers with no purchase records and the sparsity problem for the customers with very few purchase records. For the purpose, we propose a method for the new customer recommendation by using a combined measure based on three well-used centrality measures to identify the customers who are most likely to become neighbors of the new customer. To alleviate the sparsity problem, we also propose a hybrid approach that applies our method to customers with very few purchase records and CF to the other customers with sufficient purchases. To evaluate the effectiveness of our method, we have conducted several experiments using a data set from a department store in Korea. The experiment results show that the combination of two measures makes better recommendations than not only a single measure but also the best-seller-based method and that the performance is improved when applying the hybrid approach.
To analyze lattice or areal data, a conditionally autoregressive (CAR) model has been widely used in the eld of spatial analysis. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only inter-distance or boundaries between regions. Kyung and Ghosh (2010) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions. The proposed model, a directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Properties of maximum likelihood estimators of a Gaussian DCAR are discussed. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1133-1146
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2016
Counts or averages over arbitrary regions are often analyzed using conditionally autoregressive (CAR) models. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only the inter-distance or boundaries between the sub-regions. Kyung and Ghosh (2009) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions, using different weights given to neighbors in different directions. The proposed model, directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Bayesian inference method is discussed based on efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling of the posterior distributions of the parameters. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.779-781
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2003
최근에 제안된 VA-File[6]은 k-NN 질의 처리에서 아주 효율적이라고 알려져 있다. 제시된 방법은 분할된 데이터의 저장 효율성을 보장하지 못하기 때문에 각 차원에 할당된 비트의 수가 증가하면(비트수=3~5) 할수륵 거의 모든 데이터에 대하여 MBH를 생성하는 단점이 있다. k-NN 질의는 거의 모든 데이터를 순차 검색을 통한 일차적 가지제거작업을 한 후. 질의를 수행하기 위한 디스크 접근을 한다. 따라서, 질의를 수행하기 위한 디스크 접근 횟수는 다른 방법들에 비하여 거의 최적에 가까운 접근 횟수를 가지나 주 기억 장치에서 최소-힘을 이용하여 수행하는 일차적 가지 제거 작업의 오버 로더는 간과되었다. 우리는 기존에 알려진 재귀적으로 공간을 두개의 부 공간으로 분할하는 방법을 사용하여 VA-File 과 같은 디렉토리 자료구조를 구축하여 k-NN 실험을 하였다. 이러한 분할된 MBH의 정방형성을 선호하는 방법은 저장 효율성을 보장한다. 실제 데이터에 대한 실험에서 우리가 실험한 간단한 방법은 디스크 접근 시간 및 CPU 시간을 합한 전체 수행시간에서 VA-File에 비하여 최대 93% 정도의 성능 향상이 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.882-885
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2008
무선 센서 네트워크는 저가의 한정된 자원들을 갖는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 보편적으로 대부분의 센서들은 안전하지 않거나 제어할 수 없는 환경에 배치되며, 만일 넓은 목표 지역에 센서노드들을 무작위로 배치할 때에는 센서 노드들의 정확한 위치를 파악하기 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 효율적인 키 분배 기법을 제안하고자 한다. 이에 제안된 기법을 통해 센서 노드들이 선-분배된 키들을 사용하여 안전한 링크를 확립한 후 근접한 이웃 노드들과 서로 정보를 교환할 수 있도록 하였다. 또한 제안된 기법에서는 센서노드의 위치 정보를 이용함으로써 노드간에 공통-키를 발견할 수 있는 확률을 높일 수 있게 하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.6
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pp.1873-1879
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2014
There are various methodologies to forecast the travel time using real-time data but the K-nearest neighborhood (KNN) method in general is regarded as the most one in forecasting when there are enough historical data. The objective of this study is to evaluate applicability of KNN method. In this study, real-time and historical data of toll collection system (TCS) traffic flow and the dedicated short range communication (DSRC) link travel time, and the historical path travel time data are used as input data for KNN approach. The proposed method investigates the path travel time which is the nearest to TCS traffic flow and DSRC link travel time from real-time and historical data, then it calculates the predicted path travel time using weight average method. The results show that accuracy increased when weighted value of DSRC link travel time increases. Moreover the trend of forecasted and real travel times are similar. In addition, the error in forecasted travel time could be further reduced when more historical data could be available in the future database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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