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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 제20권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
1,781 - 1,790 (10page)

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최근에 정보통신기술이 발달하고 모바일 기기의 이용이 확산됨에 따라 빅 데이터의 환경이 도래하였다. 네트워크와 유무선으로 연결된 온라인 기기의 증가와 디지털 공간에서의 활동 일상화로 발생되는 인터넷 홈페이지 접속 기록, 온라인 서비스 이용 기록, 사물 대 사물 간의 사물통신의 데이터, 그리고 스마트폰과 같이 인터넷에 연결 가능한 기기를 이용하여 블로그ㆍ트위터ㆍ페이스북 등과 같은 사회적 미디어에서 생성되는 데이터 등의 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다(Choe, Park, 2013). 빅 데이터 기술은 분석 기술과 표현 기술로 분류할 수 있는데 분석 기술 중에서는 가장 대표적인 것이 데이터 마이닝 기법이다. 이는 대용량 데이터베이스에 내재되어 있는 규칙이나 정보를 탐색하는 기술로 여러 가지 기법이 있으며, 이 중에서도 현업에서 활발하게 적용되고 있는 방법이 연관성 규칙이다. 본 논문에서는 Fitelson, Hitchcock(2011)에 의해 제안된 예방 강도를 그들이 연구하고 연관성 평가 기준의 관점에서 Park(2016)에 의해 논의된 인과 강도와 비교하는 동시에 이와 유사한 역의 인과 강도를 제안하며, 이들을 규칙의 평가 기준의 관점에서 비교하였다.
#causal strength #data mining #interestingness measure #inverse causal strength #preventative strength.

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참고문헌 (22)

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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 google schola 안광일 / 2003 / 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안 / 대한산업공학회지 29(1):41~48 dbpia Choe, J. Y. / 2013 / Big data and education / KSCI Review 21(1):9~23 google schola 최충익 / 2018 / 빅데이터 분석을 활용한 4차 산업혁명과 환경정책의 패러다임 탐색 / 한국지역개발학회지 30(2):25~46 dbpia Eells, E. / 1991 / Probabilistic causality / Cambridge University Press google schola

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