양적 연관성 규칙에서의 객관적 평가기준

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 제11권 제6호

발행연도: 2009.1

수록면: 3,307 - 3,317 (11page)

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데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 분야는 연관성 규칙을 찾는 것이다. 연관성 규칙은 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로서 둘 또는 그 이상의 항목들 사이의 지지도, 신뢰도, 향상도를 기반으로 하여 미리 결정된 최소지지도 및 최소신뢰도 이상의 의미 있는 규칙을 찾아내는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 연관성 규칙은 교차판매, 매장 진열, 카탈로그 디자인, 장바구니 분석 등에 사용된다. 본 논문에서는 연속형 자료에서의 연관성 측도와 연관성 규칙의 평가 기준과의 관계를 제시함으로써 연관성 규칙의 객관적인 기준을 제안하였다. 그 결과, 동시발생빈도와 연관성 측도, 연관규칙의 평가기준과 연관성 측도가 선형관계를 가짐을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통하여 연관성 규칙에 대한 관련성 정도를 객관적으로 제시할 수 있었으며, 둘 이상의 연관 규칙간의 비교 분석 또한 가능하도록 하였다.

#데이터마이닝 #상관계수 #연관성 규칙 #연관성 측도 #Apriori 알고리즘. #Apriori algorithm #association rule #correlation coefficient #data mining #measure of association.

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

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 / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 (5) : 68 ~ 77

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