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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제4호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 1,885 - 1,895 (11page)
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오늘날 다양한 종류의 이용 가능한 대규모 데이터의 발생으로 인하여 각종 기업 및 조직에서는 경쟁력 제고를 위해 빅 데이터에 대한 관심이 집중되고 있다. 이러한 빅 데이터에 가장 많이 활용되고 있는 기법이 데이터마이닝이다. 특히 데이터마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 항목들 간의 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도를 기반으로 하여 빅 데이터에 포함되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 데 활용되고 있다. 그러나 이들 기본적인 연관성 평가 기준만으로는 연관성의 방향을 알 수가 없어서 확인적 연관성 규칙에 대한 평가 측도가 제안되었으나 이들은 연관성의 방향을 제대로 나타내지 않는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완한 균형 확인적 연관성 규칙의 평가 기준을 제안하였다. 또한 이들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지를 조사하였으며, 예제를 통하여 균형 확인적 연관성 규칙의 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 기본적인 연관성 측도나 확인적 연관성 측도보다 균형 확인적 연관성 측도를 평가 기준으로 활용하는 것이 항목 간의 연관성의 정도와 방향을 더 정확하게 나타낸다는 것을 규명할 수 있었다.
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참고문헌 (17)
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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
Berzal, F. / 2005 / Association rule evaluation for classification purposes, Actas del III Taller Nacional de Mineria de Datosy Aprendizaje / TAMIDA2005 : 135 ~ 144
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
Han, J. / 2006 / Data mining: Concepts and techniques / Morgan Kaufmann Publishers
Jung, Y. C. / 2012 / Big data / Communication books Press
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