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주식 투자 추천 시스템을 위한 효율적인 저장 구조Efficient Storage Structures for a Stock Investment Recommendation System
- Other Titles
- Efficient Storage Structures for a Stock Investment Recommendation System
- Issue Date
- Apr-2009
- Publisher
- 한국정보처리학회
- Keywords
- Time-Series Data; Rule Discovery; Recommending Stock Investments; 시계열 데이터; 규칙 탐사; 주식 투자 추천; Time-Series Data; Rule Discovery; Recommending Stock Investments
- Citation
- 정보처리학회논문지D, v.16, no.2, pp.169 - 176
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보처리학회논문지D
- Volume
- 16
- Number
- 2
- Start Page
- 169
- End Page
- 176
- ISSN
- 1598-2866
- Abstract
- 규칙 탐사는 주어진 데이터베이스로부터 빈번하게 발생하는 패턴들을 발견하는 연산이다. 규칙 탐사 연산을 이용하여 주식 데이터베이스로부터 유용한 규칙들을 발견하고 이를 토대로 주식 투자자들에게 주식의 매매를 적절한 시점에 추천할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 주식 투자 시스템에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 저장 구조에 관하여 논의한다. 먼저, 주식 투자 추천을 지원하기 위한 다섯 가지 저장 구조들을 제안하고, 각 구조들의 특징과 장단점을 비교한다. 또한, 실제 주가 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안된 저장 구조들의 성능을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 히스토그램을 이용한 저장 구조의 경우, 기존의 기법에 비하여 질의 처리 성능이 약 170배 개선되는 것으로 나타났다.
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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- Kim, Sang-Wook
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)