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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
217 - 226 (10page)

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산업혁명은 성장의 정체를 기술 혁신을 통해 극복하고 경제·사회에 대한 혁신적 변화를 나타내는 것으로 그동안 기계혁명인 1차 산업혁명, 생산혁명인 2차 산업혁명, 지식서비스 산업의 기반을 조성한 제 3차 산업혁명, 그리고 빅 데이터와 함께 다양한 정보 통신 기술의 발전과 융합으로 나타난 4차 산업혁명이 그것이다(Bok, Yoo, 2017). 빅 데이터 기술 중의 하나인 데이터 마이닝은 빅 데이터로부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 이용하여 조직의 의사 결정을 위한 근거로 활용하고자 하는 것이다(Park, 2014). 본 논문에서는 기본적인 연관성 평가 기준 중에서 신뢰도와 엔트로피 기반 신뢰도를 대체할 수 있는 상대적 기대 조건부 엔트로피를 제안하였다. 그 결과, 신뢰도는 항상 양의 값만을 취하기 때문에 연관성의 방향을 나타낼 수 없는 반면에 엔트로피 기반 신뢰도와 상대적 기대 조건부 엔트로피는 양 또는 음의 값을 가지므로 연관성의 방향을 파악할 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한 엔트로피 기반 신뢰도와 상대적 기대 조건부 엔트로피 중에서는 후자가 전자보다 더 큰 값을 가질 뿐만 아니라 값이 변화하는 간격이 좀 더 크게 나타났다. 따라서 이들 세 가지 측도 중에서는 상대적 기대 조건부 엔트로피가 연관성 평가 기준으로 가장 바람직하다고 사료된다.
#association rule threshold #big data #data mining #entropy based confidence #relatively expected conditional entropy.

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참고문헌 (19)

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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 Bae, K. Y. / 2017 / Data-driven decision making in the age of the fourth industrial revolution / The Korea Contents Association 15(1):29~34 google schola Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis :95~104 google schola Bok, K. / 2017 / Big data in the fourth industrial revolution / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 35(6):29~39 google schola 조광현 / 2011 / 연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(1):297~306 dbpia

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