연관성의 방향을 고려한 종속 요인 기반 흥미도 측도의 고찰

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 제17권 제3호

발행연도: 2015.1

수록면: 1,327 - 1,336 (10page)

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오늘날 데이터의 폭발적인 증가로 인해 빅 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝 기법이 대두되고 있다. 이들 중에서는 연관성 규칙이 많이 이용되고 있는데, 이는 여러 가지 흥미도 측도를 근거로 하여 관련성 여부를 측정한다. 연관성 규칙은 크게 정, 역, 그리고 부의 연관성 규칙으로 나누어지는데, 정의 연관성 규칙은 어느 항목이 발생하면 다른 항목도 발생한다는 규칙을 찾아내는 것이고, 역의 연관성 규칙은 어느 항목이 발생하지 않으면 다른 항목도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 것이다. 반면에 부의 연관성 규칙은 어느 항목이 발생하면 다른 항목은 발생하지 않거나 어느 항목이 발생하지 않으면 다른 항목은 발생한다는 규칙을 찾아내는 것이다. 항목들 간의 연관성 규칙을 탐색하기 위해 이들을 동시에 고려하게 되면 정의 연관성 규칙만으로는 구할 수 없는 또 다른 규칙을 생성할 수 있게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 연관성 방향을 고려한 여러 가지 종속 요인을 제안하는 동시에 이들의 성질을 규명하였다. 또한 예제를 통하여 이들 측도의 유용성을 파악해본 결과, 이들 모두가 대칭형 측도이며, 연관성의 방향을 잘 나타내는 것을 확인하였다.

#데이터 마이닝 #연관성 규칙 #종속 요인 #역의 종속 요인 #부의 종속 요인 #Association rule #data mining #dependency factor #inverse dependency factor #negative dependency factor

참고문헌 (22)

참고문헌 신청

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. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104

Hilderman, R. J. / 2000 / Applying objective interestingness measures in data mining systems / Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge

Jung, Y. C. / 2012 / Big data / Communicationbooks Press

Pawlak, Z. / 2004 / Some issues on rough sets, Transactions on Rough Sets I / Lecture Notes in Computer Science 3100 : 1 ~ 58

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