연구동향 분석

데이터 스트림 마이닝에서 양방향 감쇠 기법을 활용한 고관심 정보 탐색

장중혁(Joong-Hyuk Chang) 2015년

논문상세정보
인용/피인용
' 데이터 스트림 마이닝에서 양방향 감쇠 기법을 활용한 고관심 정보 탐색' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 공학
  • datastreammining
  • datastreams
  • highlyattentionitemsets
  • informationdifferentiation
  • two-way decay mechanism
  • 고관심 정보
  • 데이터 스트림
  • 데이터 스트림 마이닝
  • 양방향 감쇠 기법
  • 정보 중요성 차별화
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
2,770 0

0.0%

' 데이터 스트림 마이닝에서 양방향 감쇠 기법을 활용한 고관심 정보 탐색' 의 참고문헌

  • Sliding window-based frequent pattern mining over data streams
    S. K. Tanbeer Information Sciences 179 (22) : 3843 ~ 3865 [2009]
  • Mining top-K frequent items in a data stream with flexible sliding windows
    H. T. Lam Proc. of the 16th ACM SIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining : 283 ~ 292 [2010]
  • Mining frequent itemsets over data streams using efficient window sliding techniques
    H. -F. Li Expert Systems with Applications 36 (2) : 1466 ~ 1477 [2009]
  • Mining Sequential Patterns in Data Streams
    Q. Huang in Proc. of the 6th Int’l Symposium on Neural Networks : 865 ~ 874 [2009]
  • Finding Recently Frequent Itemsets Adaptively over Online Transactional Data Streams
    J. H. Chang Information Systems 31 (8) : 849 ~ 869 [2006]
  • Fast and memory efficient mining of high utility itemsets in data streams
    H. -F. Li Proc. of the Int’l Conf. on Data Engineering : 881 ~ 886 [2008]
  • Fast algorithms for mining association rules
    R. Agrawal Proc. of the 20th International Conf. on Very Large Data Bases : 487 ~ 499 [1994]
  • Efficient trade-off between speed processing and accuracy in summarizing data stream
    N. Gabsi Proc. of the 14th PAKDD : 343 ~ 353 [2010]
  • Efficient algorithms for mining maximal high utility itemsets from data streams with different models
    B. -E. Shie Expert Systems with Applications 39 (17) : 12947 ~ 12960 [2012]
  • Efficient Mining Method for Retrieving Sequential Patterns over Online Data Streams
    J. H. Chang Journal of Information Science 31 (2) : 420 ~ 432 [2005]
  • An adaptive approximation method to discover frequent itemsets over sliding-window-based data streams
    C. -W. Li Expert Systems with Applications 38 (10) : 13386 ~ 13404 [2011]
  • A framework for clustering uncertain data streams
    C. C. Aggarwal Proc. of the Int’l Conf. on Data Engineering : 150 ~ 159 [2008]