Association Rule Mining Scheme of Large-Scale Database for Socially Aware Computing

Socially aware computing을 위한 대규모 데이터베이스의 연관 규칙 감축 기법

  • Jeong, Hwi-Woon (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Park, Geon-Yong (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Park, Jong-Chang (Dept. of Computer Engineering, Sungkyul University) ;
  • Youn, Hee-Yong (College of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 정휘운 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 박건용 (성균관대학교 정보통신대학) ;
  • 박종창 (성결대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 정보통신대학)
  • Published : 2013.01.24

Abstract

연관 규칙 감축 기법은 대규모 데이터를 사용하는 Socially aware computing분야에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 수집된 각종 데이터들을 각 속성 기준에 따라 이진 변환한 후 가중치를 부여하고 논리식 감축 방법을 이용하여 신뢰성을 보장하는 규칙을 도출하는 새로운 데이터 감축 기법을 제안한다. 이는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 기존의 방식들에 비해 지지도, 신뢰도, 규칙 감소율, 연관 규칙 추출 시간에 좋은 성능을 보였으며 이는 빠른 시간 내에 신뢰성 높은 대규모 데이터 처리가 필요한 Socially aware computing분야에 적합하다고 판단한다.

Keywords