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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제2호
발행연도
2014.4
수록면
365 - 371 (7page)

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데이터 마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 관련성을 파악하기 위한 탐색적 자료 분석 방법이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등과 같은 흥미도 측도들을 이용하여 연관성 규칙을 생성한다. 일반적인 연관성 규칙에서는 최소 지지도를 만족하는 빈발항목집합을 생성한 후 최저 신뢰도를 만족하는 것을 연관성 규칙으로 채택하게 된다. 이 때 규칙 여부를 결정하기 위해 가장 많이 사용되는 신뢰도는 고려하는 항목의 순서가 바뀌게 되면 그 값이 달라지는 비대칭적 측도가 되는 동시에 항상 양의 값을 가진다. 따라서 신뢰도 값의 크기로는 양의 연관성이 있는지, 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도들을 소개하고, 신뢰도들 간의 비교 분석을 통해 유용성을 평가하였다. 그 결과, 인과적 확인 신뢰도가 연관성의 방향을 보다 정확하게 나타내고 있다는 사실을 확인하였다.
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참고문헌 (17)

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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 google schola 2. [학술대회논문] - Berzal, F. / 2005 / Association rule evaluation for classification purposes / Actas del III Taller Nacional de Miner´ıa de Datos y Aprendizaje,TAMIDA2005 : 135 ~ 144 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (1) : 297 ~ 306 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 연관성규칙에서 의미 없는 규칙의 발견에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (1) : 81 ~ 88 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Han, J. / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 : 68 ~ 77 google schola

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