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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 제14권 제5호
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 2,429 - 2,439 (11page)
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연관성 규칙은 거대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 기법이다. 일반적인 연관성 규칙 생성과정은 먼저 사용자가 지정한 최소 지지도를 만족시키는 빈발항목집합을 생성한 후, 최저 신뢰도 기준을 만족하는 것을 규칙으로 채택하게 된다. 이 때 사용되는 지지도와 신뢰도는 계산된 값만으로는 연관성의 방향을 알 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 방향성이 있는 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 이용하는 방안에 대해 연구하였다. 이러한 유사성 측도를 기존의 연관성 평가기준인 지지도와 신뢰도와의 관계를 수식을 통해 탐색한 후, 예제를 통하여 기존의 지지도 및 신뢰도와 방향성이 있는 유사성 측도들과 비교함으로써 본 논문에서 고려하는 유사성 측도들의 유용성을 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 신뢰도와는 달리 양과 음의 값을 가질 수 있어 연관성 규칙의 방향을 알 수 있다는 사실을 확인하였다.
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참고문헌 (18)
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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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