LSI 유사도를 이용한 효율적인 빈발항목 탐색 알고리즘 = Frequent Itemset Search Using LSI Similarity
저자
고윤희 (고려대학교 컴퓨터교육과) ; 김현철 (고려대학교 컴퓨터교육과) ; 이원규 (고려대학교 컴퓨터교육과)
발행기관
학술지명
컴퓨터교육학회 논문지(The Journal of Korean association of computer education)
권호사항
발행연도
2003
작성언어
Korean
KDC
004.000
자료형태
학술저널
수록면
1-8(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 논문에서는 frequent itemset을 빠르게 발견해내기 위한 효율적인 vertical 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 frequent itemset을 구하기 위해 아이템들을 Least Support Itemset(LSI)과의 유사도에 의해 올림차순으로 정렬하여 탐색 트리를 구축하여 보다 빠르고 효율적으로 frequent itemset을 찾아낸다. 또한, 트리를 탐색 시, 2가지의 휴리스틱 방법을 사용하여 탐색의 초기에 많은 후보 아이템들을 탐색 트리로부터 제거함으로써 탐색 공간을 크게 줄인다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 이전의 알고리즘들과 비교해, long pattern을 가지는 데이터 베이스에서 보다 빠르게 frequent itemset을 발견해 냄을 실험을 통해 발견하였다.
더보기We introduce a efficient vertical mining algorithm that reduces searching complexity for frequent k-itemsets significantly. This method includes sorting items by their LSI(Least Support Itemsets) similarity and then searching frequent itemsets in tree-based manner. The search tree structure provides several useful heuristics and therefore, reduces search space significantly at early stages. Experimental results on various data sets shows that the proposed algorithm improves searching performance compared to other algorithms, especially for a database having long pattern.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.67 | 1.67 | 1.56 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.49 | 1.42 | 2.251 | 0.64 |
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