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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제15권 제4호
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 1,841 - 1,850 (10page)
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오늘날 빅 데이터 시대를 맞이하여 엄청난 규모의 데이터베이스 안에서 유용한 정보를 찾아내 주는 데이터 마이닝 기술이 주목받고 있다. 데이터 마이닝 기법 중에서 가장 많이 연구되고 있는 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도를 기반으로 하여 거대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 데 활용되고 있다. 연관성 규칙을 생성하고자 하는 경우 먼저 사용자가 지정한 최소 지지도의 조건을 만족하는 빈발항목집합을 생성한 후, 생성된 빈발항목집합에 대해 최저 신뢰도의 조건을 만족하는 규칙을 연관성 규칙으로 채택한다. 이 때 항목 발생 비율이 매우 작은 경우에는 빈발항목집합에 포함될 가능성이 매우 희박하기 때문에 신뢰도의 값이 매우 크다고 할지라도 연관성 규칙으로 채택되지 않는다. 이를 위해 본 논문에서는 항목의 상대적 발생 및 비발생 비율을 동시에 고려한 연관성 규칙 평가 모형을 제안하고, 예제를 이용하여 기존의 연관성 평가 기준과 비교하였다. 그 결과, 그 결과, 동시발생빈도의 값이 증가함에 따라 본 논문에서 제안한 연관성 평가 기준 모두가 증가하는 것으로 나타났다. 또한 지지도와 신뢰도의 값들도 기존의 것들 보다 더 큰 값을 가지므로 사용자가 지정한 최소 지지도와 신뢰도의 조건을 만족하는 규칙으로 채택될 가능성이 가장 큰 것으로 나타났다.
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참고문헌 (20)
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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
Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
Han, J. / 1995 / Discovery of multiple-level association rules from large databases / Proceeding of the 21st VLDB Conference : 420 ~ 431
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Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
Han, J. / 1995 / Discovery of multiple-level association rules from large databases / Proceeding of the 21st VLDB Conference : 420 ~ 431
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