지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제2호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 719 - 727 (9page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
데이터마이닝 기법은 빅 데이터 시대에 가장 주목받고 있는 기술 중의 하나로 방대한 데이터베이스에 저장된 대용량의 데이터를 탐색함으로써 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세 등을 발견하는 과정이다. 이 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 하나의 트랜잭션에 포함되어 있는 항목들 간의 관련성을 도출하는 방법으로 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 연관성 규칙의 평가 기준이 되는 흥미도 측도에 의해 수치적으로 관련성을 나타내기 때문에 마케팅, 제조업 및 보험업, 그리고 의료 및 교육 등 현업에서 많이 활용하고 있다. 연관성 규칙 여부를 결정하기 위해 가장 많이 사용하는 신뢰도는 고려하는 항목의 순서가 바뀌게 되면 그 값이 달라지는 비대칭적 측도가 되는 동시에 항상 양의 값을 가진다. 이러한 신뢰도의 단점을 보완하기 위해 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도들이 연관성 평가 기준으로 논의된 적이 있다. 본 논문에서는 이들 신뢰도 측도들을 바탕으로 대칭적 인과 확인 신뢰도 측도를 제안하였으며, 예제를 통하여 그 유용성을 평가하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안하는 대칭적 인과 확인 신뢰도가 연관성의 방향을 보다 정확하게 나타내고 있어서 연관성 평가 기준으로 가장 바람직하다는 사실을 확인하였다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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
Berzal, F. / 2005 / Association rule evaluation for classification purposes, Actas del III Taller Nacional de Mineria de Datos y Aprendizaje / TAMIDA2005 : 135 ~ 144
Han, J. / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 : 68 ~ 77
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
Kodratoff, Y. / 2000 / Comparing machine learning and knowledge discovery in databases: An application to knowledge discovery in texts / Proceeding of Machine Learning and its Appl
Berzal, F. / 2005 / Association rule evaluation for classification purposes, Actas del III Taller Nacional de Mineria de Datos y Aprendizaje / TAMIDA2005 : 135 ~ 144
Han, J. / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 : 68 ~ 77
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
Kodratoff, Y. / 2000 / Comparing machine learning and knowledge discovery in databases: An application to knowledge discovery in texts / Proceeding of Machine Learning and its Appl
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0