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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 1,127 - 1,135 (9page)
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연광성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연광성 규칙을 탐사하기 위한 연광성 규칙평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적측도일 뿐만 아니라 항성 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러 가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연광성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 향상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (31)
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1. [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
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
3. [학술대회논문] - Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
4. [학술대회논문] - Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
5. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (3) : 1343 ~ 1351
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
3. [학술대회논문] - Bayardo, R. J. / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
4. [학술대회논문] - Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
5. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (3) : 1343 ~ 1351
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