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저자정보
김원서 (국민대학교) 정승렬 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2009년 추계학술대회
발행연도
2009.11
수록면
171 - 178 (8page)

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연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시구매 패턴파악에 사용되는 기법으로서, 판촉 전략 수립, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략에 활용된다. 하지만 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 도출된 연관 규칙들의 흥미성을 효율적으로 평가하기 위한 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품집합들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많다. 예를 들어, 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 인식하는 기존의 척도는 해당 물품 집합들의 연관관계를 정확하게 묘사한다고 보기 어렵다. 본 논문에서는 큰 바구니에서 발생한 패턴의 가중치와 작은 바구니에서 발생한 패턴의 가중치를 상이하게 부여하여 도출되는 흥미성 척도를 소개한다. 또한, 제안하는 척도가 기존 척도에 비해 다양한 환경에서도 규칙들을 일관적으로 평가하는지 여부를 살펴보기 위해 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대해 장바구니의 평균 크기 및 물품 개수를 변화시켜가면서 다양한 실험을 수행하였다.
#Association Rule Mining #Data Mining #Market BasketAnalysis #Interestingness Measures #Transaction Size

목차

Abstract
1. Introduction
2. 관련연구
3. 거래 크리 효과를 반영한 연관 규칙 척도의 현실성 향상 방안
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

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