BAR: 실체화된 비트맵 기반의 연관 규칙 알고리즘 = mBAR: Materialized Bitmap based Association Rules Algorithm
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2004
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Korean
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KDC
500
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45-62(18쪽)
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정보기술과 인터넷의 계속적인 발달로 데이터 마이닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 중 연관규칙 마이닝은 주어진 트랜잭션 데이터 집합에서 공통적으로 자주 발생하는 항목들을 찾아내는 기법이다. 대표적인 연관규칙 알고리즘으로는 Apriori가 있는데, 지난 10년 동안 지속적인 연구를 통해 많은 성능개선이 이루어졌다. 하지만, 기본적으로 빈발항목집합을 구할 때 매번 모든 항목집합들에 대해 계산을 하기 때문에, 여전히 시간이 많이 걸린다.
본 논문에서는 실체화된 비트맵 개념을 활용해 Apriori 알고리즘을 계산함으로써 획기적으로 연관규칙 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 우선 비트맵 개념을 이용한 Apriori 알고리즘 수행방식을 제안하고, 또한 매번 비트맴을 새로 계산하는 대신에 실체화시킴으로써 빈발항목집합을 획기적으로 빨리 찾아내는 방법을 제안한다. 더불어서, 한정된 저장 공간을 활용해서 실체화시킬 비트맵들을 선택하는 방안과 트랜잭션 테이블에 변화가 생길 때 이를 실체화된 비트맵들을 점진적으로 관리하는 기법을 제안한다.
With the rapid progress in information technology and the Internet, the data mining technique has been exploited in various applications. The association rule(hereafter, AR) mining, one of the most popular data mining techniques, is to find the frequent itemsets which occur commonly in transaction database. Of the various AR algorithms, the Apriori is most popular, and it has been continuously improved during the past decade. Even with the most recent version, however, it is very time consuming for the Apriori-based algorithms to count frequent itemset since, basically for each k-size item set, we need to compute its support on the fly.
In this paper, we propose the mBAR approach to AR mining, which drastically improves the Apriori algorithm by exploiting materialized bitmaps. First, we present a bitmap-base Apriori algorithm. And, we suggest, in order to boost the performance of finding the frequent itemsets, how to store(i.e. materialize) the bitmaps, instead of computing the bitmaps on-the-fly. Related to the materialized bitmaps, we suggest a way to choose the bitmaps selectively, instead of full bitmaps, and propose an incremental maintenance technique for materialized bitmaps against the changes in transaction database.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |
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