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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 235 - 243 (9page)
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데이터 마이닝 기법 중에서 가장 많이 이용되고 있는 기법은 연관성 규칙을 탐색하는 것으로, 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 많은 흥미도 측도가 개발되어 있다. 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 신뢰도는 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나. 이 또한 양의 신뢰도의 값과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 순수 신뢰도의 값이 같아지므로 이러한 경우에는 순수 신뢰도로는 차이를 알 수 없다.이에 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준인 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 순수 신뢰도에 의해서는 구분할 수 없는 상황도 해석 가능하게 할 수 있다는 사실을 확인하였다.
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참고문헌 (22)
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1. [학술지(정기간행물)] - 안광일 / 2003 / 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안 / 대한산업공학회지 29 (1) : 41 ~ 48
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216
3. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
4. [학술대회논문] - Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104
5. [학술지(정기간행물)] - Bing, Liu, B. / 2000 / Analyzing the subjective interestingness of association rules / IEEE Intelligent Systems 15 : 47 ~ 55
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216
3. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
4. [학술대회논문] - Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104
5. [학술지(정기간행물)] - Bing, Liu, B. / 2000 / Analyzing the subjective interestingness of association rules / IEEE Intelligent Systems 15 : 47 ~ 55
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