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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 제13권 제2호
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 879 - 889 (11page)
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연관성 규칙은 데이터 마이닝 분야에서 가장 많이 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법으로, 대용량 데이터베이스에 내재되어 있는 각 항목들 간의 관련성을 수치화함으로써 항목집합들간의 관련성을 나타내는 기법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 흥미도 측도에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있으며, 이들을 이용하여 연관성 규칙을 생성하게 된다. 이 때 사용되는 신뢰도는 비대칭적 측도인 동시에 계산된 값만을 가지고는 양의 연관성을 가지는지 음의 연관성을 가지는지를 알 수 없어서 음의 연관성을 가지는 연관성 규칙을 의미 있는 양의 관계를 가지는 규칙으로 선택하게 되는 오류를 범할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대칭적 순수 신뢰도를 제안한 후, 예제를 통하여 기존의 신뢰도 및 대칭 신뢰도와 비교함으로써 대칭적 순수 신뢰도의 유용성을 알아보았다. 그 결과, 신뢰도와 대칭적 신뢰도는 모두 양의 값을 가지므로 항목집합들 간에 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없는 반면에, 대칭적 순수 신뢰도는 그 값이 취하는 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있었다.
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참고문헌 (25)
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Agrawal, R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th VLDB Conference : 487 ~ 499
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
Bala,P.K / 2009 / A technique for mining negative association rules / Proceedings of the 2nd Bangalore Annual Compute Conference : 23 ~ 23
Bayardo,R.J / 1998 / Efficiently mining long patterns from databases / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 85 ~ 93
Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
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Cai, C. H. / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
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