기본적인 연관기준값을 이용한 연관성 순위 결정 함수의 개발

박희창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제2호

발행연도: 2010.1

수록면: 961 - 971 (11page)

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데이터마이닝(data mining)은 방대한 양의 데이터베이스에 있는 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 분야는 연관성 규칙을 찾는 것이다. 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등을 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아내는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 본 논문에서는 기본적인 3개의 흥미도 측도가 모두 연관성 기준값에는 미치지는 못하나 이들 중 어느 하나라도 기준값 이상이 되면 이들에 대해 순위를 매겨 연관성 규칙으로 생성하기 위한 연관성 의사 결정 함수를 개발하고자 한다. 모의실험결과를 전체적으로 살펴보면 본 논문에서 제시한 함수는 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 연관성 기준값들이 모두 충족되면 1의 값을 가지며, 모두가 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.

#데이터마이닝 #신뢰도 #연관성 규칙 #연관성 의사 결정 함수 #지지도 #향상도 #associative decision function #association rule #confidence #data mining #lift #support

참고문헌 (19)

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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

Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499

Bing, Liu, B. / 2000 / Analyzing the Subjective Interestingness of Association Rules / IEEE Intelligent Systems 15 (5) : 47 ~ 55

Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77

Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12 : 309 ~ 315

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