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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 179 - 188 (10page)
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연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에서 항목간의 관계를 명확히 수치화함으로써 그들간의 관련성을 표시해주는 기법으로 데이터 마이닝 기법들 중에서 가장 많이 활용되고 있다. 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 발견하기 위한 기법이 연관성 규칙이라면 음의 연관성 규칙 마이닝은 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 기법이다. 기존의 연관성 규칙에 음의 연관성 규칙을 추가하게 되면 어떤 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만 마케팅 하는 것뿐만 아니라 더 나아가 그 제품이 아닌 어느 제품을 마케팅 하는 것이 필요한지를 판단할 수 있다. 본 논문에서는 음의 연관성 규칙의 단점을 보완할 수 있는 음의 순수 연관성 규칙의 측도들을 제시하고 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 조사하였으며, 예제 데이터를 활용하여 음의 순수 연관성 규칙의 유용성에 대해 살펴보았다.
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참고문헌 (26)
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1. [학술지(정기간행물)] - 황준현 / 2003 / 역 연관규칙을 이용한 타겟 마케팅 / 지능정보연구 9 (1) : 195 ~ 209
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
3. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
4. [학술대회논문] - Bala, P. K / 2009 / A technique for mining negative association rules / Proceedings of the 2nd Bangalore Annual Compute Conference : 23 ~
5. [학술대회논문] - Bayardo, R. J / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
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3. [학술대회논문] - Agrawal, R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
4. [학술대회논문] - Bala, P. K / 2009 / A technique for mining negative association rules / Proceedings of the 2nd Bangalore Annual Compute Conference : 23 ~
5. [학술대회논문] - Bayardo, R. J / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
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