INCREMENTAL HIGH UTILITY PATTERN MINING METHOD WITH STATIC AND DYNAMIC DATABASES

정적 및 동적 데이터베이스에 대한 점진적 하이 유틸리티 패턴 마이닝 방법은 초기 정적 데이터베이스에 대한 트리 자료구조를 구축하는 단계, 상기 정적 데이터베이스의 트랜잭션들을 빈도수 및 최대 아이템 수량 정보와 함께 상기 트리 자료구조에 저장하고 기 설정된 최적의 정렬순서에 따라 감소된 과추정 유틸리티를 계산하여 자료구조를 재 구축하는 단계, 상기 초기 정적 데이터베이스에 동적 데이터베이스가 추가되면 상기 동적 데이터베이스에 대한 트리 자료구조를 갱신하는 단계, 및 사용자에 의한 마이닝 요청이 발생되면 상기 정적 데이터베이스 또는...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	RYANG, HEUNG MO, LEE, GANG IN, KIM, DONG GYU, YUN, UN IL, SIN, DONG CHUN
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTING COUNTING ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	정적 및 동적 데이터베이스에 대한 점진적 하이 유틸리티 패턴 마이닝 방법은 초기 정적 데이터베이스에 대한 트리 자료구조를 구축하는 단계, 상기 정적 데이터베이스의 트랜잭션들을 빈도수 및 최대 아이템 수량 정보와 함께 상기 트리 자료구조에 저장하고 기 설정된 최적의 정렬순서에 따라 감소된 과추정 유틸리티를 계산하여 자료구조를 재 구축하는 단계, 상기 초기 정적 데이터베이스에 동적 데이터베이스가 추가되면 상기 동적 데이터베이스에 대한 트리 자료구조를 갱신하는 단계, 및 사용자에 의한 마이닝 요청이 발생되면 상기 정적 데이터베이스 또는 상기 동적 데이터베이스에서 구축 또는 갱신된 자료구조에서 기 설정된 유틸리티 임계치를 만족하는 모든 하이 유틸리티 패턴들을 마이닝하는 단계를 포함한다. 따라서, 정적 및 동적 데이터베이스에 대한 점진적 하이 유틸리티 패턴 마이닝 방법은 초기 정적 데이터베이스뿐만 아니라 추후 점진적으로 증가된 동적 데이터베이스까지 고려하여 하이 유틸리티 패턴들을 효율적으로 마이닝 할 수 있다.