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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 제5호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 2,447 - 2,455 (9page)
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다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 수집과 분석을 그 특징으로 하는 빅 데이터는 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케 하며, 비즈니스적인 요구에 의해 시장에 등장한 데이터마이닝 기법은 각종 분야의 빅 데이터로부터 최적 전략이나 의사결정을 위해 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 연관성 규칙의 수를 추정하기 위한 기존의 연구에 이어 표준화 향상도를 적용한 회귀모형을 제안한 후, 이 모형과 기존의 회귀 모형과의 비교를 통해 그 유용성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 각 모형에 대한 회귀계수를 추정하고, 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 적합도와 기여도를 비교하였으며, 이들을 토대로 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다. 그 결과, 분산분석에서의 통계량 값이 모든 유형에서 유의하게 나타난 반면에 기본적인 평가 기준에 의한 회귀모형에서는 향상도가 아무런 의미를 가지지 못했으나 표준화 향상도를 적용한 모형에서는 거의 대부분의 모형들이 지지도와 신뢰도뿐만 아니라 표준화 향상도도 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 기본적인 연관성 평가 기준을 사용하여 회귀모형을 구축할 때 보다 표준화 향상도를 고려하여 모형을 구축하게 되면 더 많은 평가 기준에 의해 연관성 규칙의 수를 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
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참고문헌 (11)
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
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
Le, D. T. / 2012 / A regression-based approach for improving the association rule mining through predicting the number of rules on general datasets / Proceedings of the 13th Pacifi
Pei, J. / 2000 / CLOSET: an efficient algorithm for mining frequent closed itemsets / Proceedings of ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery
Yi, W. / 2011 / Regression analysis in the number of association rules / International Journal of Automation and Computing 8 (1) : 78 ~ 82
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Yi, W. / 2011 / Regression analysis in the number of association rules / International Journal of Automation and Computing 8 (1) : 78 ~ 82
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