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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 제3호
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 1,327 - 1,335 (9page)
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데이터마이닝 분야에서 널리 활용되고 있는 연관성 규칙 기법은 항목들 간의 지지도, 신뢰도 그리고 향상도 등의 흥미도 측도를 근거로 하여 관련성 여부를 측정한다. 이들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 측도가 신뢰도인데, 이를 이용하면 연관성의 방향을 파악할 수가 없다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었다. 그러나 이들은 단지 항목이 발생하는 부분에 대해서만 기술한 측도이므로 비 발생 부분에 대한 것은 고려하지 않고 있어서 균형된 흥미도 측도라고 보기에는 무리가 따른다. 이에 본 논문에서는 항목의 발생 부분뿐만 아니라 비 발생 부분도 동시에 고려한 측도인 균형된 기여 순수 신뢰도를 제안하였으며, 예제를 이용하여 여러 가지 신뢰도들을 비교하여 본 논문에서 고려하는 측도의 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 연관성 규칙 생성의 관점에서 볼 때, 균형된 기여 순수 신뢰도가 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도보다 더 의미 있는 측도인지를 파악할 수 있었다. 또한 Piatetsky-Shapiro(1991)가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 증명하였다.
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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
Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104
Han, J. / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 : 68 ~ 77
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
Jung, Y. C. / 2012 / Big data / Communicationbooks Press
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