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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
2,323 - 2,329 (7page)

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Interest in big data has been growing in recent years. Data mining is a technique for analyzing various types of big data. The most commonly used technique in data mining is association rules. There are three types of interestingness measures used to generate association rules. One is objective type, the other is subjective type, and the other is semantic type. As with the confidence, if the value of the Hellinger measure is different for the two cases (x⟶y, y⟶x), it is difficult to decide which one to decide whether to create a association rule. In this paper, we proposed a symmetric Hellinger measure that can replace the elementary association thresholds and the Hellinger measure. In particular, we confirmed some useful properties by some example data. As a result, we found that a symmetric Hellinger measure was more suitable as a association threshold than them because it was larger than or similar to Hellinger measure.
#association rule #data mining #Hellinger measure #interestingness measure #symmetric Hellinger measure.

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참고문헌 (29)

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Tan, P. / 2004 / Selecting the right objective measure for association analysis / Information Systems 29:293~313 google schola Toivonen H / 1996 / Sampling Large Database for Association Rules / Proceedings of the 22nd VLDB Conference :134~145 google schola 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 google schola Beran, R. J. / 1977 / Minimum Hellinger distances for parametric models / Annals of Statistics 5 : 445 ~ 463 google schola Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104 google schola

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