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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2008년도 추계학술대회 학술발표논문집 제18권 제2호
발행연도
2008.10
수록면
101 - 104 (4page)

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데이터에 숨겨진 패턴을 탐색하는 데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어진 분야가 연관규칙 마이닝이다. 연관규칙 마이닝에서는 방대한 수의 트랜잭션 데이터를 다루게 되므로 고속처리 방식의 실현이 중요한 과제가 되고 있다. 그리고 연관규칙 탐사기법에서 규칙을 도출하는데 소요되는 시간은 데이터에 포함되어 있는 항목의 수에 비례하여 기하급수적으로 늘어나기 때문에 규칙의 수를 줄이는 과정이 필연적으로 요구된다.
본 논문에서는 기존의 연관규칙 탐사기법을 보완한 트랜잭션 데이터 항목들을 이진형식으로 비교하는 T-알고리즘을 개발하고 시뮬레이션을 통하여 연관성 규칙의 수를 효과적으로 감축할 수 있었으며 항목간의 지지도와 신뢰도를 함께 향상 시킬 수 있었다.
#Data mining #Association Rule #Rule reduction #Apriori algorithm

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 연관규칙 감축 알고리즘
4. 모의실험
5. 결론 및 향후연구
참고문헌

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