Mining high utility itemsets (HUIs) from transaction databases considers such factors as the unit profit and quantity of purchased items. Two-phase tree-based algorithms transform a database into compressed tree structures and generate candidate patterns through a recursive pattern-growth procedure. This procedure requires a lot of memory and time to construct conditional pattern trees. To address this issue, this study employs two compressed tree structures, namely, Utility Count Tree and String Utility Tree, to enumerate valid patterns and thus promote fast utility computation. Furthermore, the study presents an algorithm called single-phase utility computation (SPUC) that leverages these two tree structures to mine HUIs in a single phase by incorporating novel pruning strategies. Experiments conducted on both real and synthetic datasets demonstrate the superior performance of SPUC compared with IHUP, UP-Growth, and UP-Growth+algorithms.
RFID (Radio Frequency Identification) is one of the most promising air interface technologies in the future for object identification using radio wave. If there are multiple tags within the range of the RFID tag reader, all tags send their tag identifications to the reader at the same time in response to the reader's query. This causes collisions on the reader and no tag is identified. A multi-tag identification problem is a core issue in the RFID. It can be solved by anti-collision algorithm such as slot based ALHOA algorithms and tree based algorithms. This paper, proposes a collision tree based anti-collision algorithm using collision tree in RFID system. It is a memory-less algorithm and is an efficient RFID anti-collision mechanism. The collision tree is a mechanism that can solve multi-tag identification problem. It is created in the process of querying and responding between the reader and tags. If the reader broadcasts K bits of prefix to multiple tags, all tags with the identifications matching the prefix transmit the reader the identifications consisted of k+1 bit to last. According to the simulation result, a proposed collision tree based anti-collision algorithm shows a better performance compared to tree working algorithm and query tree algorithm.
Devising an efficient one-pass frequent pattern mining algorithm has been an issue in data mining research in recent past. Pattern growth algorithms like FP-Growth which are found more efficient than candidate generation and test algorithms still require two database scans. Moreover, FP-growth approach requires rebuilding the base-tree while mining with different support counts. In this paper we propose an item-based tree, called I-Tree that not only efficiently mines frequent patterns with single database scan but also provides multiple mining scopes with multiple support thresholds. The 'build-once-mine-many' property of I-Tree allows it to construct the tree only once and perform mining operation several times with the variation of support count values.
Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.41
no.8
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pp.55-62
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2004
This paper proposes and analyzes two anti-collision algorithms in Ubiquitous ID system. We mathematically compares the performance of the proposed algorithms with that of binary search algorithm slotted binary tree algorithm using time slot, and bit-by-bit binary tree algorithm proposed by Auto-ID center. We also validated analytic results using OPNET simulation. Based on analytic result comparing the proposed Modified bit-by-bit binary tree algorithm with bit-by-bit binary tree algorithm which is the best of existing algorithms, the performance of Modified bit-by-bit binary tree algorithm is about 5% higher when the number of tags is 20, and 100% higher when the number of tags is 200. Furthermore, the performance of proposed Enhanced bit-by-bit binary tree algorithm is about 335% and 145% higher than Modified bit-by-bit binary tree algorithm for 20 and 200 tags respectively.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1056-1064
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2003
The Euclidean steiner tree problem (ESTP) is to find a minimum-length euclidean interconnection of a set of points in the plane. It is well known that the solution to this problem will be the minimal spanning tree (MST) on some set steiner points, and the ESTP is NP-complete. The ESTP has received a lot of attention in the literature, and heuristic and optimal algorithms have been proposed. In real field, heuristic algorithms for ESTP are popular. A key performance measure of the algorithm for the ESTP is the reduction rate that is achieved by the difference between the objective value of the ESTP and that of the MST without steiner points. In recent survey for ESTP, the best heuristic algorithm showed around $3.14\%$ reduction in the performance measure. We present a evolution programming (EP) for ESTP based upon the Prim algorithm for the MST problem. The computational results show that the EP can generate better results than already known heuristic algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2232-2245
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2013
The present study proposes efficient procedural modeling methods for enabling the growth and creation of various trees with minimal user control. Growth volume algorithms are utilized in order to easily and effectively calculate many parameters that determine tree growth, including branch propagation. Procedural methods are designed so that users' interactive control structures can be applied to these algorithms to create unique tree models efficiently. First, through a two-line-based interactive growth volume control method, the growth information that determines the overall shape of the tree is intuitively adjusted. Thereafter, independent branch control methods designed to control individual branches are added to the growth deformation in order to enable the growth of unique trees. Whether the growth processes of desired trees can be easily and intuitively controlled by the proposed method is verified through experiments. Methods that can apply the proposed methods are also verified.
This paper verifies deployment algorithms in wireless sensor networks using SPIN, a widely used model checking tool. In this paper, two deployment algorithms, DSSA(Distributed Self Spreading Algorithm) and TBDA(Tree Based Deployment Algorithm), are verified to check their stability against oscillation as well as energy consumption that is an important factor in wireless sensor networks.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.1
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pp.343-348
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2023
As the IoT market continues to grow, security threats to IoT devices with limited resources are also increasing. However, the application of security technology to the existing system to IoT devices with limited resources is impossible due to the inherent characteristics of IoT devices. Various methods for solving related problems have been studied in existing studies to solve this problem. Therefore, this study analyzes the characteristics of domestic IoT authentication standards and existing research to propose an algorithm that applies blockchain-based authentication and lightweight encryption algorithms to IoT equipment with limited resources. In this study, a key generation method was applied using a Lamport hash-chain and data integrity between IoT devices were provided using a Merkle Tree, and an LEA encryption algorithm was applied using confidentiality in data communication. In the experiment, it was verified that the efficiency is high when the LEA encryption algorithm, which is a lightweight encryption algorithm, is applied to IoT devices with limited resources.
For the implementation of a RFID system, an anti-collision algorithm is required to identify multiple tags within the range of a RFID Reader. There are two methods of anti-collision algorithms for the identification of multiple tags, conclusive algorithms based on tree and stochastic algorithms based on slotted ALOHA. In this paper, we propose a Dynamic Framed Slotted ALOHA-Slot Congestion(DFSA-SC) Algorithm. The proposed algorithm improves the efficiency of collision resolution. The performance of the proposed DFSA-SC algorithm is showed by simulation. The identification time of the proposed algorithm is shorter than that of the existing DFSA algorithm. Furthermore, when the bit duplication of the tagID is higher, the proposed algorithm is more efficient than Query Tree algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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