웹 상에서 인터넷을 이용한 전자상거래와 관련된 다양한 서비스가 창출되고 있다. 온라인 쇼핑몰에서 발전된 개념인 온라인 경매시스템은 쇼핑몰과는 달리 물품등록, 입찰 및 낙찰, 물품거래의 과정을 거친다 그러나, 대부분의 경매시스템은 입찰 및 낙찰과정에서 거래 당사자간에 신뢰성 있는 가격을 결정짓지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가격 결정 방식에 따른 인터넷 경매의 종류와 유형을 분석한 후 경매 시스템 사용자들에게 사례 유사도와 웹 마이닝을 이용한 가격 정보를 제시하여 객관적인 기준으로 경매 물품의 가치를 평가할 수 있도록 하고, 표준화된 데이터 표현 방법인 XML을 이용한 인터넷 경매 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현하고자 한다.
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD, inlining two dimensional DTD graph into flat feature values. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.32-36
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2003
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
XML(Extensible Markup Language)은 인터넷 상에서 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 자리 잡고 있다. 웹의 발전과 함께 XML문서들이 정보 검색, 문서 관리, 데이터 마이닝 등의 응용에서 폭 넓게 사용되면서 구조적으로 정보가 풍부한 이러한 문서들을 자동으로 처리하고 검색하는 기술들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 XML 문서 의 구조와 내용을 고려하여 유사한 문서들을 검색하는 새로운 방법을 제안한다. XML 문서의 구조적 유사성은 간단한 스트링 매칭 기법으로 찾고, 문서 내용의 유사성은 문서 요소(element)들의 이름과 경로를 고려한 가중치를 통해 찾는 방법으로 전체의 시간 복잡도는 비교되는 두 문서의 크기에 선형적으로 비례한다.
XML이 가지는 표현의 유연성은 정보검색, 문서관리, 데이타 마이닝 둥의 분야에 커다란 영향을 미치고 있다. 그러나 새로운 XML 관련 기술들이 XML 문서의 특성을 체계적으로 파악하지 않고 일부 특성만을 다룰 수 있도록 개발되어 다른 타입의 XML 문서를 적용하면 성능 저하를 가져오기도 한다. 따라서 우수한 결과를 내는 방법론이라 하더라도 그 결과에 대한 신빙성을 뒷받침할 만한 척도가 미비한 실정이며 개발된 다양한 방법론을 응용 분야나 문서집합의 특성에 따라 적절하게 선택할 수 있는 기준도 모호하다. 본 논문에서는 XML이 가지는 특성을 토대로 크게 요소(element), 구조, 그리고 데이타를 중심으로 분류한 XML 문서 타입의 분류 체계(taxonomy)를 제안하고자 한다. 체계적인 XML 문서 타입의 분류체계는 새로 개발된 XML 기술들이 어떠한 XML 문서 타입을 처리 할 수 있는지를 평가할 수 있게 함으로써 결과의 신빙성을 증진시킬 수 있다. 또한 대상 XML 문서를 분류 체계에 의거하여 처리 가능한 타입들을 제시함으로써 응용 분야에 적합한 XML 기술을 선택할 수 있는 기초론 제공한다. 제안된 분류 체계를 토대로 XML 문서 마이닝에 적용해 본 결과 전처리(preparations) 과정에서 고려할 수 있는 XML 문서 타입을 밝혀내고 실험 선정 대상 문서의 타입을 제시할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
데이터마이닝은 방대한 데이터로부터 다차원적인 정보를 추출하는 것이다. 방대하게 구축되어 있는 데이터베이스에서 임의의 테이블의 컬럼에 대해 참조 할 수 있는 정보는 단순하게 컬럼명과 자료형 혹은 간단한 주석 정도이다. 그러한 비구조적이고 빈약한 내용만으로는 데이터마이닝을 위한 자료수집 및 자료탐색 단계에서 컬럼의 용도와 특성 및 스키마를 파악하여 데이터를 정제하고 수집하는 것이 난해 할 뿐만 아니라 너무 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 환경에서 데이터준비 단계 에 대부분의 시간을 소요하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제안한다. 즉, 데이터 준비 단계에서 유용한 요소들을 메타데이터의 표준인 ISO/IEC : 11179 MDR (MetaData Registry) 규격에 맞는 표준 메타데이터를 제안하고, 이기종 및 이질 DBMS간에 호환 가능한 XML 기반의 분산 MDR 검색 시스템 구조를 제안한다.
인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
Many studies have been conducted to classify documents, and to extract useful information from documents. However, most search engines have used a keyword based method. This method does not search and classify documents effectively. This paper identifies structures of XML document based on the fact that the XML document has a structural document using a set theory, which is suggested by Broder, and attempts a test for clustering XML document by applying a k-nearest neighbor algorithm. In addition, this study investigates the effectiveness of the clustering technique for large scaled data, compared to the existing bitmap method, by applying a test, which reveals a difference between the clause based documents instead of using a type of vector, in order to measure the similarity between the existing methods.
최근 XML관련 연구가 급증하면서 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 기법이 활발히 개발되고 있다. 그러나 하나의 DTD나 XML Schema를 공유하는 문서집합이 아닌 다양한 구조를 가진 문서들을 대상으로 하는 경우, 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이 등을 파악할 필요가 있다. 특히 서로 다른 사이트나 문서관리 시스템에서 도출된 문서들을 병합하거나 분류할 필요가 있을 때, 두 문서의 병합 가능성 및 분류 기준을 파악하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 여러 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하였다. 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘[1]을 통해 두 문서간의 정확한 공유 경로를 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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