기존 의 연관 규칙 마이닝 방법 은 빈발 이벤트 만 을 고려 하 므로 자주 발생 하 지 않 지만 중요도 가 높 은 이벤트 에 대한 연관 규칙 은 탐사 하 지 못한다 . 가중치 를 두 는 패턴 마이닝 ( Weighted Pattern Mining ) 은 항목 들 이 다른 중요도 를 가질 경우 를 고려 하 여 높 은 가중치 패턴 을 찾아내 는 마이닝 기법 을 의미 한다 . 비즈니스 데이터 분석 환경 에서 상품 에 대한 고객 들 의 구매 패턴 은 시기 와 계절 에 따라 다르 게 설정 되 어야 하 고 , 다양 한 상품 가격 에 대해서 도 다른 가중치 가 설정 되 어야 한다 . 가중치 빈발 패턴 마이닝 알고리즘 은 초기 에 Apriori 알고리즘 을 기반 으로 하 는 WIP , WARM , WAR 등 이 있 지만 , 이러 한 알고리즘 들 은 여러 번 의 데이터베이스 스캔 을 필요 로 하 여 속도 가 느려 지 는 단점 을 가지 고 있 다 . 따라서 , 추가 필터링 부 ( 350 ) 는 사용 자 에게 최적 의 광고 콘텐츠 를 제공 하 기 위한 방법 으로 가중치 기반 의 서비스 온톨로지 를 이용 하 여 서비스 빈발 패턴 을 추출 하 는 마이닝 기법 을 이용 할 수 있 다 . 온톨로지 를 기반 으로 마이닝 을 수행 하 는 것 은 특정 도메인 개념 을 다 계층 으로 고려 하 여 데이터 마이닝 을 적용 하 는 것 과 유사 한 방법 이 다 . 같 은 레벨 간 의 연관 된 정보 만 을 추출 하 면 같 은 레벨 에서 연관 된 정보 가 없 으면 추출 되 지 않 는 문제 가 발생 할 수 있 다 . 그러므로 다른 레벨 의 항목 이 라도 연관 된 항목 이 존재 하 면 발견 할 수 있 는 계층 간 의 빈 발도 를 함께 고려 하 는 알고리즘 을 적용 한다 . 같 은 광고 콘텐츠 항목 이 라도 시간 에 따라 가중치 가 다르 게 적용 되 어 사용 자 에게 제공 되 는 서비스 항목 이 달라질 수 있 으므로 서비스 의 질 에 도 영향 을 미친다 .