BROWSE
Detail
Journal Article
대용량 공간 데이터로 부터 빈발 패턴 마이닝
Cited - time in 
Share 
Share
- Authors
- 이동규, 이경민, 정석호, 이성호, 류근호
- Issue Date
- 2010-03
- Citation
- 한국공간정보시스템학회논문지, v.12, no.1, pp.49-56
- ISSN
- 1738-737X
- Publisher
- 한국공간정보시스템학회
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다.
- KSP Keywords
- FP-growth