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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 제15권 제6호
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 3,123 - 3,132 (10page)
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오늘날 정부와 기업에서는 빅 데이터로부터 알려지지 않은 의미 있는 정보를 얻기 위해 데이터마이닝 기법이 활발하게 활용하기 시작하였다. 이 기법 중에서 연관성 규칙은 방대한 데이터 안에 있는 항목들 간에 관련성을 찾아내는 것으로 최근에 고객 관계 관리와 사회연결망 분석 등에 많이 적용되고 있다. 연관성 규칙을 평가하는 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 신뢰도는 관련성 규칙의 예측 지표라고 볼 수 있으나 계산된 값만을 가지고는 연관성의 방향을 알 수 없어서 순수 신뢰도가 제안되었으나 이 또한 결점을 갖고 있어서 기여 순수 신뢰도가 제안되었다. 본 논문에서는 객관적 흥미도 측도인 비교 신뢰도와 기여 순수 신뢰도를 비교하고자 한다. 이를 위해 이들 두 측도들에 대해 여러 가지 특성을 살펴보는 동시에 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하였다. 이와 더불어 예제 데이터를 이용하여 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도를 비교하였다. 그 결과, 음의 신뢰도에 비해 양의 신뢰도가 큰 값을 가지는 경우에는 기여 순수 신뢰도는 비교신뢰도 보다 작은 값을 가지며, 그 반대의 경우에는 비교신뢰도가 기여 순수 신뢰도보다 작은 값을 가지게 된다는 사실을 확인하였다.
목차
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참고문헌 (20)
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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
Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104
Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12 : 309 ~ 315
Hilderman, R. J. / 2000 / Applying objective interestingness measures in data mining systems / Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge
Jung, Y. C. / 2012 / Big data / Communicationbooks Press
Berzal, F. / 2001 / A new framework to assess association rules / Proceedings of the 4th International Conference on Intelligent Data Analysis : 95 ~ 104
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Hilderman, R. J. / 2000 / Applying objective interestingness measures in data mining systems / Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge
Jung, Y. C. / 2012 / Big data / Communicationbooks Press
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