A Study for Statistical Criterion in Negative Association Rules Using Boolean Analyzer

Keun Woo Lee; Hee Chang Park

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자료유형: 학술저널

저자정보: Keun Woo Lee Hee Chang Park

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제19권 제2호

발행연도: 2008.6

수록면: 569 - 576 (8page)

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Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Association rules are frequently used by retail stores to assist in marketing, advertising, floor placement, and inventory control. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. Association rule is an interesting rule among purchased items in transaction, but the negative association rule is an interesting rule that includes items which are not purchased. Boolean Analyzer is the method to produce the negative association rule using PIM. But, PIM is subjective. In this paper, we present statistical objective criterion in negative association rules using Boolean Analyzer.

#PIM #Negative Association Rule #Association Rule #Statistical Criterion #Boolean Analyzer

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1. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2006 / Discovery of Association Rules Using Latent Variables / 한국데이터정보과학회지 17 (1) : 149 ~ 160

2. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2006 / A Study for Antecedent Association Rules / 한국데이터정보과학회지 17 (4) : 1077 ~ 1083

3. [학술지(정기간행물)] - 이종인 / 2003 / Boolean Analyzer를 이용한 역 연관규칙의 발견 / 2003년도 한국정보과학회 가을 학술발표논문집 30 (2) : 187 ~ 189

4. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2006 / Industrial Waste Database Analysis Using Data Mining Techniques / 한국데이터정보과학회지 17 (2) : 455 ~ 465

5. [단행본] - Agrawal R / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, Washington, D.C

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