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한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2015년도 동계학술발표논문지 제19권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
149 - 152 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

연관 규칙 탐색을 위한 정보 이론 기반 랭킹 알고리즘
한정수 컴퓨터敎育學科 2015.01 학위논문
연관 규칙 탐색을 위한 정보 이론 기반 랭킹 알고리즘
한정수 ,  김현철 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 2015.01 학술대회자료

초록· 키워드

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연관 규칙 탐색(Association Rule Mining)은 데이터 마이닝에서 가장 많이 사용되는 기법 중 하나로, 데이터에서 항목 간 연관성을 찾아내는 방법이다. 일반적으로 지지도(support), 신뢰도(confidence) 등 빈발도(Frequency) 기반 척도에 따라 연관 규칙이 생성된다. 하지만 이 같은 방법에서는 연관 규칙의 빈발도에만 중점을 두기 때문에 연관 규칙에 담긴 의미와 연관 규칙의 흥미도를 파악하는 데 한계가 있다. 다양한 연구를 통해 이 문제에 대한 해결방법이 제시되었는데, 그 중 하나가 연관 규칙 탐색을 위한 정보 이론 기반 데이터 정제 (Information-based Pruning for association Rule mining)이다. 하지만 이 방법 역시 데이터 정제과정에서 발생하는 원데이터의 손실과 그에 따른 연관 규칙의 손실을 막을 수 없는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙에 대한 정보의 양을 측정하여 랭킹(Ranking)함으로써 원데이터의 손실 없이 연관 규칙의 흥미도를 측정할 수 있는 랭킹 알고리즘에 대해 연구하였다.

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