순서가 있습니다. 포털 넷(연구방·지식센터·커뮤니티·아카데미)을 먼저 담고,
SSRA 는 맨 나중에 담아 주세요. SSRA 를 먼저 담으면 나머지가 그 안에 포함된 것으로
잡혀 따로 담기지 않습니다. 아이콘도 담을 차례대로 놓았습니다 — 왼쪽부터 차례로 누르시면 됩니다.
EPOBPA: Extensible Parallelizable Optimized Buddy Prima Algorithm
Mona Farouk, Mohamed Abdel Gawwad · Journal Of Big Data · 2026년 · 조회 20
왜 이 논문인가 — 선정 기준
NEW PAPER · 최근 발표된 참신한 논문 — 게재일 기준 최신 + 정상 등재 저널
2026-09 발표 · 게재 2일차 · Journal Of Big Data
NEW PAPER 슬롯은 2026년 9월 최신 발표 및 기존 기법 대비 참신한 접근법을 기준으로 선정되었습니다.
논문 요약
데이터 양이 급증함에 따라 효율적인 빈발항목집합 마이닝(FIM) 기법이 필요하다. 기존 Apriori와 FP‑Growth는 후보집합 생성이나 특수 데이터 구조 구축으로 시간 비용이 크다. 본 논문은 후보 생성 단계와 전용 데이터 구조 없이 빅데이터에 적용 가능한 새로운 FIM 알고리즘 E‑POBPA를 제안한다. 알고리즘의 확장성 및 병렬 처리 가능성을 강조한다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 E‑POBPA를 기준 알고리즘으로 설정하고, Apriori·FP‑Growth와 비교 실험을 설계해 실행 시간·메모리 사용량을 평가할 수 있다.
핵심어
빈발항목집합빅데이터알고리즘병렬화
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.