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표제지
요약
Abstract
목차
제1장 서론 9
제2장 관련 연구 12
2.1 기존의 빈발항목 탐색방법 12
2.2 데이터 스트림에서 빈발항목 탐색방법 15
2.2.1 표본기반 탐색방법(Sample-Based Approach) 15
2.2.2 해시기반 탐색방법(Hash-Based Approach) 19
제3장 데이터 스트림에서 빈발항목 탐색 21
3.1 상대적인 빈발항목 탐색 21
3.2 FP-Tree 알고리즘을 이용한 저장기법 26
제4장 실험 및 평가 30
4.1 실험 환경 및 실험 평가 기준 30
4.2 실험 결과 및 평가 34
제5장 결론 41
참고문헌 42
감사의 글 44
[표 2-1] Apriori 트랜잭션 리스트 예제 13
[표 3-1] 상대적인 빈발항목의 기본 요소 22
[표 3-2] Step1에 대한 의사코드(pseudocode) 27
[표 3-3] Step2에 대한 의사코드(pseudocode) 27
[표 3-4] Step3에 대한 의사코드(pseudocode) 28
[표 3-5] Step4에 대한 의사코드(pseudocode) 29
[표 4-1] 실험 데이터 T10.I4.D1000K에 대한 상세내용 31
[표 4-2] 실험 데이터 T10.I4.D100K에 대한 상세내용 31
[표 4-3] 실험 데이터 T15.I6.D1000K에 대한 상세내용 32
[그림 2-1] Apriori 알고리즘 적용 예 13
[그림 2-2] 압축된 빈발패턴 정보를 저장하는 FP-tree 14
[그림 2-3] Moment 실행 예제 16
[그림 2-4] window#1을 이용한 CET(Closed Enumeration Tree)생성 17
[그림 2-5] Tilted-Time Windows를 이용한 빈발항목 저장 18
[그림 2-6] Tilted-Time Windows를 접목시킨 Pattern-Tree 18
[그림 3-1] 상대적인 빈발항목 대한 개념도 24
[그림 4-1] 실험 데이터 T10.I4.D1000K에 대한 샘플 32
[그림 4-2] 실험 데이터 T10.I4.D100K에 대한 샘플 33
[그림 4-3] 실험 데이터 T15.I6.D1000K에 대한 샘플 33
[그림 4-4] 최소지지도에 따른 평균 수행시간 34
[그림 4-5] Lossy Count와 제안된 방법의 평균 수행시간 비교 35
[그림 4-6] 최소지지도에 따른 메모리 사용량 36
[그림 4-7] Lossy Count와 제안된 방법의 메모리 사용량 비교 37
[그림 4-8] 빈발항목 및 상대적인 빈발항목의 정확도 38
[그림 4-9] Lossy Count와 제안된 방법의 정확도 비교 39
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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