XML 문서로부터 트리 기반 연관 규칙의 정보 추출 (A Extracting Information of Tree-Based Association Rules from XML Documents)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 12권 / 11호 / 173 ~ 180페이지
· 저자명 : 조정길

초록

데이터 마이닝은 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 저장된 대량의 데이터로부터 흥미로운 지식을 추출하는데 사용된다. 이 지식은 결정 트리, 연관 규칙, 클러스터등과 같은 다양한 형태로 표현될 수 있다. 관계형 데이터베이스에서 마이닝하는 기존의 연관 규칙에 비하여 의미와 구조적 측면에서의 XML 유연성은 복잡한 작업을 XML 데이터로부터 마이닝하여 만든다. 이 논문에서는 XML 파일의 구조와 내용에 필요한 정보를 제공하는 트리 기반 연관 규칙 마이닝 규칙으로 알려진 기법을 제시한다. 또한 트리 기반 연관 규칙은 XML 포맷으로 저장된다. 채굴된 지식(TARs)은 XML 질의 응답 지원으로 나중에 사용되며, 이것은 신속하고 정확한 응답을 할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 효율을 증명하기 위하여 프로토타입 애플리케이션을 개발했다. 실험 결과는 긍정적이고 질의 응답은 실시간 애플리케이션에서 유용할 것으로 예상된다.

영어초록

Data mining is used to extract interesting knowledge from large amount of data stored in databases or data warehouses. This knowledge can be represented in various forms such as decision tree, association rules, clusters etc. The flexibility of XML in both semantics and structure makes mining from XML data a complex task as compared to traditional association rules mining in relational database. In this paper, we present a technique known as Tree-based Association Rules(TARs) mining rules that provide required information on structure and content of XML file and the TARs are also stored in XML format. The mined knowledge(TARs) used later for XML query answering support. This enables quick and accurate answering. We also developed a prototype application to demonstrate the efficiency of the proposed system. The empirical results are very positive and query answering is expected to be useful in real time applications.

참고자료

· 없음