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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제2호
발행연도
2010.4
수록면
263 - 270 (8page)

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데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 체계적이고도 자동적으로 찾아내는 기법이다. 데이터마이닝의 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 연관성 규칙은 항목 집합으로 표현된 트랜잭션에서 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로서, 항목 집합간의 관계를 지지도, 신뢰도, 순수 신뢰도 등과 같은 흥미도 측도에 의해 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목집합간의 관련성을 표시해주기 때문에 현업에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존에 많이 활용되고 있는 흥미도 측도인 신뢰도와 순수 신뢰도의 문제점을 보완하여 연관성 규칙을 올바르게 생성하기 위한 새로운 의사결정과정을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의사결정과정은 특히 스트리밍 데이터베이스에서의 연관성 규칙을 탐색하는 데 효율적이다.
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1. [학술지(정기간행물)] - 안광일 / 2003 / 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안 / 대한산업공학회지 29 (1) : 41 ~ 48 dbpia 2. [학술대회논문] - 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 3. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499 google schola 4. [학술대회논문] - Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Bing, Liu, B. / 2000 / Analyzing the subjective interestingness of association rules / IEEE Intelligent Systems 15 : 47 ~ 55 google schola

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