연관성 규칙에서의 향상도 기반 흥미도 측도의 제안

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 제10권 제5호

발행연도: 2008.1

수록면: 2,595 - 2,603 (9page)

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데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 각종 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 룰 등을 발견하는데 사용된다. 데이터마이닝 기법으로는 연관성규칙, 군집 분석, 의사결정나무기법, 신경망모형, 자기조직화지도 등의 분석 기법이 있다. 이들 중에서 연관성규칙은 데이터베이스 내에 존재하는 항목들 간의 상호 관련성을 찾아내는 기법으로서 항목들 사이의 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기준으로 상호 관련성 여부를 측정한다. 본 논문에서는 향상도가 가지고 있는 방향성과 범위의 제한이 없는 단점을 보완하는 동시에 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 만족하는 새로운 흥미도 측도를 제안하고자 한다.

#데이터마이닝 #순수향상도 #신뢰도 #연관성 규칙 #지지도 #향상도 #흥미도 측도 #association rule #confidence #data mining #interestingness measure #lift #pure lift #support

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Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceeding of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216

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

Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently Mining Long Patterns from Databases / Proceeding of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93

Cai, C. H. / 1998 / Mining Association rules with Weighted Items / Proceeding 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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