연관성 규칙을 이용한 왜곡변수 발견에 관한 연구

김민환; 박희창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민환 박희창

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제2호

발행연도: 2007.1

수록면: 711 - 719 (9page)

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데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관성규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며 이중 연관성규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 연관성규칙은 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로 둘 또는 그 이상의 품목들 사이의 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)를 바탕으로 관련성 여부를 측정한다. 두 변수의 관계가 어떤 변수에 의하여 정반대로 해석되는 경우, 이 변수를 왜곡변수라고 한다. 즉, 왜곡변수는 독립변수와 종속변수의 관계를 정반대로 나타나게 하는 변수라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 연관성 규칙 시, 생성된 규칙에 대하여 왜곡변수에 의한 변수들의 관계를 명확하게 규명할 수 있는 왜곡 연관 규칙에 관하여 연구하고자 한다.

#신뢰도 #연관성규칙 #왜곡변수 #왜곡 연관 규칙 #지지도 #향상도. #association rules #confidence #distorter variable #distorter association rule #lift #support.

참고문헌 (11)

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Agrawal R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216

Agrawal R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proc. of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499

Cheung D. W. / 1996 / A Fast distribution algorithm for mining association rules / Int's Conf. on Parallel and Distributes Information System : 31 ~ 43

Park J. S. / 1995 / An effective hash-based algorithms for mining association rules / Proc. of ACM SIGMOD Conference on Management of Data. : 175 ~ 186

Saygin Y. / 2002 / Using Unknowns to Prevent Discovery of Association Rules / 2002 Conference on Research Issues in Data Engineering : 45 ~ 54

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김민환

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박희창

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