항목 알에프엠 점수를 고려한 가중 연관성 규칙

박희창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제6호

발행연도: 2010.12

수록면: 1,147 - 1,154 (8page)

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데이터 마이닝의 중요 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아 낸다. 본 논문에서는 수익성이 가장 높은 고객을 찾기 위해 고객 정보를 이용하는 기법으로 가장 널리 사용되어온 방법인 알에프엠 기법을 항목에 적용하여 항목의 알에프엠 점수를 항목의 중요도로 고려하여 가중 연관성 규칙의 평가기준을 제시하였다. 모의실험에서는 일반적인 연관성 규칙과 알에프엠 점수를 가중치로 한 가중 연관성 규칙의 유용성을 비교하였다.

#weighted support #데이터마이닝 #Data mining #가중 신뢰도 #weighted confidence #weighted Lift #가중 향상도 #가중 연관성 규칙 #가중 지지도 #weighted association rule

참고문헌 (20)

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1. [학술지(정기간행물)] - 오윤경 / 2003 / 고객정보의 종류와 양이 구매모형 예측력에 미치는 영향에 관한 연구 / 경영논집 37 : 91 ~ 121

2. [학술대회논문] - 이정숙 / 2003 / 항목별 최소지지도와 가중 항목을 고려한 연관규칙 / 한국산업경영시스템학회 2003 추계학술대회논문집 : 31 ~ 35

3. [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

4. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499

5. [학술대회논문] - Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proc. of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93

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