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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제16권 제2호
발행연도
2005.6
수록면
207 - 216 (10page)

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One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. Association rules are useful for determining correlations between attributes of a relation and have appications in marketing, financial and retail sectors. There are three criteria of association rule; support. confidence, lift. "Ire goal of association rule mining is to find all the rules with support and confidence exceeding some user specified thresholds. We can know there is association between two items by the criteria of association rules. But we can not know the degree of association between two items. In this paper we examine the relation between the measures of association and the criteria of association rule for ordinal data.
#support #confidence #data mining #measure of association #Lift #association rule

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[학술지(정기간행물)] - Agrawal / 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 [학술지(정기간행물)] - Agrawal / 1994 / Fast algorithms for mining association rules Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499 google schola [학술지(정기간행물)] - CheungD.W / 1996 / A Fast distribution algorithm for mining association rules Int's Conference on Parallel and Distributes Information System : 106 ~ 114 google schola [학술지(정기간행물)] - Par H.Ck / 2002 / Statistical Decision making of Association Threshold in Association Rule Data Mining 13 ((2) : 115 ~ 128 google schola [학술지(정기간행물)] - Par J.S., k / 1995 / An effective hash-based algorithms for mining association rules : 175 ~ 186 google schola

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