An Efficient Data Mining Algorithm based on the Database Characteristics

데이터 베이스 특성에 따른 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘

Recently with developments of an internet and web techniques, the amount of data that are stored in database is increasing rapidly. So the range of adaption in database has been expanded and a research of Data Mining techniques finding useful skills from the huge database has been progressed. Many original algorithms have been developed by cutting down the item set and the size of database isn't required in the entire course of creating frequent item sets. Although those skills could save time in some course, it requires too much time for adapting those techniques in other courses. In this paper, an algorithm is proposed. In an Transaction Database that the length of it's transactions are short or the number of items are relatively small, this algorithm scans a database once by using a Hashing Technique and at the same time, stores all parts of the set, can be appeared at each transaction, in an Hash-table. So without an influence of n minimum percentage of support, it can discover a set of frequent items in more shorter time than the time what is used by an original algorithm.

인터넷과 웹 기술 발전에 따라 데이터베이스에 축적되는 자료의 양이 급속히 늘어나고 있다. 데이터베이스의 응용 범위가 확대되고 대용량 데이터베이스로부터 유용한 지식을 발견하고자 하는 데이터 마이닝(Data Mining) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 알고리즘들은 대부분 후보 항목 집합들을 줄임과 동시에 데이터베이스의 크기를 줄이는 방법으로 발전해 오고 있다. 그러나 후보 항목집합들을 줄이는 노력이나 데이터베이스의 크기를 줄이는 방법들이 빈발 항목집합들을 생성하는 전 과정에서 필요로 하지는 않는다. 그러한 방법들이 어느 과정에서는 시간을 줄이는데 효과가 있지만 다른 과정에서는 오히려 그러한 방법들을 적용하는데 더 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 논문에서는 트랜잭션들의 길이가 짧거나 데이터베이스를 이루는 항목들의 수가 비교적 적은 트랜잭션 데이터베이스에서 해슁 기법을 사용하여 데이터베이스를 한 번 스캔하고 동시에 각 트랜잭션에서 발생 가능한 모든 부분집합들을 해쉬 테이블에 저장함으로써 최소 지지도에 영향을 받지 않고 기존의 알고리즘보다 더 짧은 시간에 빈발항목집합을 발견할 수 있는 효과적인 연관 규칙 탐사 알고리즘을 제안하고 실험하였다.