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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제11권 제6호
발행연도
2010.6
수록면
2,214 - 2,218 (5page)

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대용량 데이터에서 의미있고 유용한 지식을 추출하는 기법 중의 하나인 연관규칙은 데이터베이스에 존재하 는 속성들 사이에 유사성 또는 패턴을 기술하여 사용자에게 데이터에 관한 유용한 정보를 줄 수 있다. 기존에 연구 되어 온 연관규칙은 이진(boolean) 데이터베이스에 존재하는 유무에 대한 규칙으로 발견하는 것에 대해서 주로 연구 되어왔다. 본 논문에서는 정량적 속성의 데이터를 기호적 속성 값으로 바꾼 후 연관규칙을 추출함으로써, 퍼지개념을 사용한 퍼지 연관규칙을 이용한 지능적 질의 처리 시스템을 제안하고자 한다.
#Association rule #Fuzzy integral #Intelligent query

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참고문헌 (11)

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1. [학술대회논문] - R.Agrawal, / 1992 / An Interval Classifier for Database Mining Applications / Proc.18th Int.Conf.VLDB : 560 ~ 573 google schola 2. [학술대회논문] - R.Agrawal / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules / ,Proc.VLDB Cong google schola 3. [학술대회논문] - M. Houtsma / / Set-Oriented Mining for Association Rule in Relational Database / ICDE 95. google schola 4. [단행본] - R. Agrawal / 1996 / Fast discovery of association rules in Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Menlo Park / AAAI/MIT Press : 307 ~ 328 google schola 5. [학술대회논문] - Srikant,R. / 1995 / Mining Generalized Association Rules / Proc.21th Int.Conf.VLDB : 407 ~ 419 google schola

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