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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 제13권 제3호
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 1,331 - 1,341 (11page)
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연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 흥미로운 관계를 발견하기 위한 기법으로 주어진 데이터 집합에서 항목들간의 관계를 수치화하는 기법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있으며, 우리는 이들을 이용하여 의미 있는 연관성 규칙을 생성하게 된다. 이들 중에서 지지도와 향상도는 대칭적인 측도인 반면에 신뢰도는 비대칭적 측도이다. 비대칭 측도가 되면 전항과 후항이 바뀌게 되면 그 값이 달라지므로 이들 간에 관련성 여부를 판단하기가 곤란해진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 동시 비 발생 빈도를 고려하지 않은 유사성 측도를 대칭적 연관성 평가 기준으로 이용하는 방안에 대해 연구하였다. 이러한 유사성 측도를 탐색한 후, 예제를 통하여 기존의 신뢰도와 비교함으로써 유사성 측도의 유용성을 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 신뢰도의 단점을 보완할 수 있는 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
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참고문헌 (15)
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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
Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
Han, J. / 1999 / Mining multiple-level association rules in large databases / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 11 (5) : 68 ~ 77
Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12
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