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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 제21권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1,781 - 1,790 (10page)

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오늘날 빅 데이터의 환경 하에서 엄청난 양의 데이터를 분석하기 위해 보다 고급적이면서 다양한 데이터 마이닝 기법이 개발되었다(Park, 2017a). 데이터 마이닝은 방대한 빅 데이터베이스에 잠재되어 있는 의미 있는 정보를 탐색하는 기술이다. 본 논문에서는 연관성 규칙 기법에서 이용되는 평가 측도들 중에서 J 측도를 변형한 순수 수정된 대칭적 J 측도를 제안하였으며, 예제를 이용하여 J 측도와 관련된 여러 형태의 측도들인 대칭적 J 측도, 수정된 대칭적 J 측도와 비교하였다. 동시 발생 빈도, 불일치 빈도, 그리고 동시 비발생 빈도의 증가에 따라 여러 측도들을 비교해본 결과, 모든 경우에 있어서 J 측도와 대칭적 J 측도는 항상 양의 값만을 취하면서 감소하다가 다시 증가하는 이차 곡선의 형태로 변하는 반면에 수정된 대칭적 J 측도와 순수 수정된 대칭적 J 측도는 양과 음의 값을 동시에 취하면서 증가하였다. 또한 수정된 대칭적 J 측도와 순수 수정된 대칭적 J 측도 중에서는 순수 수정된 대칭적 J 측도의 변화 폭이 수정된 대칭적 J 측도보다 더 크게 나타나서 연관성 여부를 좀 더 명확하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 수정된 대칭적 J 측도가 본 논문에서 고려하는 측도들 중에는 연관성 평가 기준으로서 가장 바람직한 것으로 판단된다.
#association rule #J measure #modified symmetric J measure #purely modified symmetric J measure #symmetric J measure.

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참고문헌 (14)

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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 Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis :95~104 google schola 진도승 / 2011 / 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2945~2952 dbpia 박희창 / 2014 / 기준 확인 측도와 확률적 흥미도 측도와의 관계 탐색 / Journal of The Korean Data Analysis Society 16(1):145~154 dbpia 박희창 / 2014 / 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도 간의 비교 / 한국데이터정보과학회지 25(2):365~371 dbpia

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