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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 제14권 제2호
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 707 - 716 (10page)
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연관성 규칙 탐사는 거대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터마이닝 기법 중에서는 가장 많이 현업에서 활용되고 있다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도로써 전항과 후항이 바뀌게 되면 그 값이 달라지므로 항목들 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 이용되고 있는 조건부 확률에 의한 대칭 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안에 대해 연구하였다. 먼저 조건부 확률에 의한 유사성 측도를 정의하고 지지도 및 신뢰도와의 관계식을 유도한 후, 예제에 의한 비교를 통하여 이들 유사성 측도의 유용성을 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 신뢰도와는 달리 대칭적인 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
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참고문헌 (21)
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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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