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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제2호
발행연도
2015.1
수록면
749 - 758 (10page)

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오늘날 데이터양의 폭증으로 인해 기존 데이터베이스 관리도구로는 다루기 힘든 대용량의 정형 또는 비정형 데이터를 분석하는 빅 데이터 처리기술이 화두로 떠오르고 있다. 이에 대한 대표적인 분석 기법이 데이터마이닝인데 이 기법 중에서 연관성 규칙이 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙은 빅 데이터에 존재하고 있는 항목들 간의 흥미도 측도를 기준으로 상호 관련성을 찾아내는 기법이다. 본 논문에서는 대칭적 기준 확인 측도에 대해 확률적 흥미도 측도와의 관계를 수식을 통해 유도하였으며, 대칭적 기준 확인 측도와 비대칭 기준 확인 측도의 관계에 대해서도 양 방향에 의한 정의를 통해 비교하는 동시에 예제를 통해 이들의 변화하는 양상을 고찰하였다. 그 결과, 확률적 흥미도 측도는 연관성의 방향을 나타내고는 있으나 값의 범위가 이므로 연관성 평가 측도로서는 바람직하지 않으며, 비대칭 기준 확인 측도는 확률적 흥미도 측도보다는 더 바람직한 평가기준이라고 할 수 있으나 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라져서 균형 잡힌 측도라고 보기 어렵다는 사실을 확인하였다. 반면에 대칭적 기준 확인 측도는 전항과 후항이 바뀌더라도 그 값이 변하지 않았으므로 평가 기준으로 바람직하다고 할 수 있다. 또한 대칭적 기준 확인 측도들 중에서는 Finch(1960)가 제안한 대칭적 기준 확인 측도가 범위가 [-1, 1]이고 변화 폭이 크게 나타나서 가장 바람직한 평가측도로 확인되었다.
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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 Carnap, R. / 1962 / Logical foundations of probability / University of Chicago Press google schola Christensen, D. / 1999 / Measuring confirmation / Journal of Philosophy 96 : 437 ~ 461 google schola Crupi, V. / 2007 / On Bayesian measures of evidential support: Theoretical and empirical issues / Philosophy of Science 74 : 229 ~ 252 google schola Eells, E. / 1982 / Rational decision and causality / Cambridge University Press google schola

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