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저자정보
Giang-Truong Nguyen (전남대학과) Van-Quyet Nguyen (전남대학과) Sinh-Ngoc Nguyen (전남대학과) Kyungbaek Kim (전남대학과)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제18권 제8호
발행연도
2017.12
수록면
1,593 - 1,601 (9page)

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빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.
#빅데이터 플랫폼 #연관 룰 마이닝 #빈발 아이템셋 #SON 알고리즘 #Big data Platform #Association Rule Mining #Frequent Itemsets #SON Algorithm

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Overview of Agriculture big data platform
Ⅳ. Association rules mining with agriculture big data
Ⅴ. Implementation and evaluation
Ⅵ. Conclusion
References

참고문헌 (12)

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[인터넷자원] - / / https://www.growingmagazine.com/fruits/crop-selection/ google schola [인터넷자원] - / / http://www.cropsreview.com/crop-selection.html google schola [기타자료] - / 2012 / WIREs Data Mining Knowl Discov 2012, 2: 437–456 doi: 10.1002/widm.1074 google schola [학술대회논문] - Agrawal, Rakesh / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proc. 20th int. conf. very large data bases, VLDB 1215 google schola [단행본] - Savasere, Ashok / 1995 / An efficient algorithm for mining association rules in large databases / Georgia Institute of Technology google schola

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