Clustering and Association Rule Mining of Transactions using Large Items

주요 항목 집합을 이용한 문서 클러스터링 및 연관 탐사 기법

현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.