Proposition of Relative Confidence for Exploration of Meaningful Association Rules

박희창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제10권 제6호

발행연도: 2008.1

수록면: 3,033 - 3,041 (9page)

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Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. One of the popular approaches to association rule exploration is rule ranking using interestingness measures. Good measures also allow the time and space costs of the mining process to be reduced. In recent years, a lot of work has been done in quantifying interestingness. As a result, several measures that view interestingness from different perspectives have been proposed and developed. In this paper, we propose a relative confidence as an objective interestingness measure. This measure is the same as a relative risk in medical science, but the mining of relative risk patterns has never been investigated before. So we investigate the conditions of interestingness measures and some useful properties, and compare some properties of relative confidence and confidence through a few experiments.

#association rule #confidence #interestingness measure #relative confidence

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Agrawal, R / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases / Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases : 487 ~ 499

Agrawal, R / 1996 / Parallel mining of association rules / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 8 (6) : 962 ~ 969

Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceeding of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216

Bayardo, R. J / 1998 / Efficiently Mining Long Patterns from Databases / Proceeding of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93

Brin, S. / 1997 / Beyond Market Baskets: Generalizing Association Rules to Correlations / Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Ddata : 265 ~ 276

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