마이닝槪念과 시공간 데이터마이닝
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작성일 23-02-06 16:12본문
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제 5장 : Concept Description Characterization and Comparison
순차패턴(sequential patterns)
시계열 analysis(time series analysis)
연관규칙(association)
순서
멀티미디어 데이터
제10장 : Applications and Trends in Data Mining 데이터 마이닝 연구 배경
시공간 데이터  시공간 현상 analysis 및 응용 서비스
OLAP 데이터마이닝 시계열분석 / (데이터마이닝)
시간 데이터  주식, 의료 및 과학데이터 analysis
시간 관계규칙: 시간 관계성
데이터 마이닝의 주요 이슈
데이터 마이닝: 지식 탐사에서의 the gist 프로세스
다중레벨 추상 지식의 반복적 마이닝 ?
데이터량의 크기
제 1장 : Introduction
성능 향상
분류(classification)
정의(定義)(Roddick, 1999)
규칙의 예
방대한 정보를 포함한 대용량 데이터베이스
마이닝될 지식의 유형 ?
관계형 및 복합 타입의 처리
데이터 마이닝 질의어의 사용?
데이터마이닝 연구 동기 : 데이터베이스 관점
이질적 데이터베이스로부터의 마이닝
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마이닝槪念과 시공간 데이터마이닝
예) 시간연관규칙(temporal association rule)
시간정보의미에 따른 다양한 마이닝 가능
제 9장 : Mining Complex Types of Data
시간 패턴: 주기성, 순차성
마이닝 방법과 사용자 상호 작용
데이터 양의 폭발적 증가=> 유용한 지식 부재
가정
예외탐사(outlier detection)
OLAP 데이터마이닝 시계열분석
탐사된 지식 패턴의 예
제 2장 : Data Warehouse and OLAP
기저기를 구입하는 98%의 고객은 또한 맥주를 산다.
다양한 유형의 데이터 처리 문제
성능 향상문제
데이터의 이질성 및 분산성 증대
OLAP 데이터마이닝 시계열분석 / (데이터마이닝)
기타 이슈
효율성(efficiency)과 확장성(scalability)
트랜잭션 데이터  analysis 및 마케팅에 적용
시간 도메인 T에 대한 타임 스탬프 데이터 셋 D
기존의 마이닝 기법 적용의 한계
제 4장 : Data Mining Primitives, Languages, and System Architectures
데이터 마이닝 기법
배경지식의 사용 ?
레포트 > 기타
유사 시퀀스
시간 값을 포함하는 이력 데이터로부터 중요하고 의미있는 규칙의 탐사
연관 규칙
시간데이터 마이닝
생명 정보  구조 analysis, 패턴 및 유사성 analysis
제 7장 : Classification and Prediction
다양하고 새로운 유형의 데이터타입 사용
事例의 60%에서 대기압의 저하가 있은 후에 비가 온다.
마이닝 방법 및 사용자 상호작용 문제
설명
시간 표현식: TimeExp
탐사
데이터의 고차원화
시간 마이닝 문제
병렬처리, 분산처리 및 점진적 마이닝 고려
웹 데이터  인터넷(Internet) 정보/구조 및 컨텐츠 analysis
다.
Y,TimeExp> : (c%,s%,f%)
제 6장 : Mining Association Rules in Large Databases
지식 탐사 프로세스
유용성 측정(measurement)은?
마이닝 결과의 표현 및 가시화 ?
제 8장 : Cluster Analysis
불완전하고 오류가 있는 데이터의 처리 가능?
: min_f%
DNA시퀀스 A와 B는 서로 유사하다.
시간 표현식을 포함하는 패턴
다양한 데이터 타입의 처리
25세 미만이고 급여가 100 이하인 사람의 신용등급은 낮다.
분류
제 3장 : Data Preprocessiong
클러스터링(clustering)
시간 연관규칙: 연관규칙 + 시간제약조건
이 네트웍 연결은 공격이다.