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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
2,941 - 2,950 (10page)

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데이터 마이닝 분야에서 의미 있는 연관성 규칙 유무를 판정하기 위한 흥미도 측도는 분할표의 빈도 정보 활용 유무에 따라서 구분할 수 있다. 동시 비발생빈도의 정보를 고려하지 않는 영 불변 측도들은 동시 비발생빈도의 정보 없이도 측정이 가능하므로 보다 현실적인 측도라고 할 수 있다. 본 논문에서는 불균형 비 측도의 의미는 함축하면서도 단점을 보완한 변형된 불균형 비 측도를 제안하였으며, 예제를 통해 이에 대한 유용성을 알아보기 위해 불균형 비 측도와 비교해보았다. 그 결과, 동시 발생 빈도가 증가하면 불균형 비 측도와 변형된 불균형 비 측도는 증가하는 것으로 나타났으나 불균형 비 측도는 항상 양으로 나타난 반면에 변형된 불균형 비 측도는 양 또는 음의 취하는 것으로 나타나서 연관성의 방향을 나타내었다. 두 종류의 불일치 빈도의 크기가 증가함에 따라서도 불균형 비 측도와 변형된 불균형 비 측도의 변화 양상을 알아보았는데 이들 두 측도 모두 감소하는 것으로 나타났다. 또한 이 경우에도 불균형 비 측도가 양의 값만을 취하는 것에 비해 변형된 불균형 비 측도는 양 또는 음의 취하므로 변형된 불균형 비 측도는 연관성의 방향을 나타내는 측도인 것으로 나타났다. 또한 측도값의 변화 폭이 크면 클수록 연관성 유무를 판단할 때 도움이 되는데 측도값의 변화 폭도 불균형 비 측도보다 변형된 불균형 비 측도가 더 큰 것으로 나타났다.
#association rule #imbalance ratio #interestingness measure #modified imbalance ratio #null-invariant measure.

목차

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참고문헌 (13)

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Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12:309~315 google schola Geng, L. / 2006 / Interestingness measures for data mining: a survey / ACM Computing Surveys 38(3):1~32 google schola 진도승 / 2011 / 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2945~2952 dbpia Kim, S. / 2011 / Efficient mining of top correlated patterns based on null-invariant measures / Proceedings of the 2011th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases :177~192 google schola 이창환 / 2014 / 정보이론에 기반한 연관 규칙들의 새로운 중요도 측정 방법 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 3(1):37~42 Crossref

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