• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.263-269
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• 2005

Users who use Web site wish to get information conveniently. To users who web site operators use Web site differentiation to provide done service pattern analysis by user do must. Association rule is one of data Mining techniques for pattern discovery. If search for pattern by user, differentiation by user done service offer can. Association rule search result that pattern by user can know, and considers web page visiting time for association rule search differentiation done web structure service and recommendation service possible.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.287-296
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• 2002

웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.5
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• pp.41-49
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• 2002

Web mining can be broadly defined as the discovery and analysis of useful information from the World Wide Web. In this paper. we tried to analyze a user access pattern and designed a system which can supply useful information to users through the web mining, The proposed system can search the information of users pattern through the web site and news letters, and pass through classification of category through filtering, The fuzzy association rules are applied to the users who access recently, to each category that generated though these processes, and compares the generated sets to each users-access pages set, and it can send appropriate news letter to each user.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.11
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• pp.499-508
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• 2015

High utility itemset(HUI) mining refers to the discovery of itemsets with high utilities which are not less than a user-specified minimum utility threshold, by considering both the quantities and weight factors of items in a transaction database. Recently the utility-list based HUI mining algorithms have been proposed to avoid numerous candidate itemsets and the algorithms need the costly join operations. In this paper, we propose a new HUI mining algorithm, using the utility-list with additional attributes of transaction utility and common utility of itemsets. The new algorithm decreases the number of join operations and efficiently prunes the search space. Experimental results on both synthetic and real datasets show that the proposed algorithm outperforms other recent algorithms in runtime, especially when datasets are dense or contain many long transactions.