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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.4
- 수록면
- 267 - 275 (9page)
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데이터 마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 가장 최근에 개발된 기법으로 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내며, 두 항복간의 관계를 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주기 때문에 현장에서 직접 적용이 가능하다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단할 때, 각 항목간의 연관성을 반영하는 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 축도들의 평가 기준을 정하기 위해 반복적으로 조정 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관성 평가기준 모두를 일반적으로 많이 활용되고 있는 비선형 회귀모형에 적요하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안을 강구하였다. 또한 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 기여도를 비교하여 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다.
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참고문헌 (25)
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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 / Proceeding 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 / 연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (1) : 297 ~ 306
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceeding 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 / 연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (1) : 297 ~ 306
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