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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 제7권 제3호
발행연도
2005.1
수록면
763 - 772 (10page)

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데이터마이닝 기법에는 연관성 규칙, 의사결정나무, 신경망 분석, 클러스터링, 유전자 알고리즘, 베이지안 네트워크, 메모리-기반 추론 등이 있다. 본 연구에서는 경상남도 폐기물 데이터에 대하여 지역 정보와 통합하여 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터베이스에 연관성 규칙을 적용한다. 연관성 규칙은 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 연관성 규칙은 교차판매, 매장 진열, 카탈로그 디자인, 장바구니 분석 등에 사용된다. 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로 둘 또는 그 이상의 품목들 사이의 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)를 바탕으로 관련성 여부를 측정한다. 지역 정보와 통합된 폐기물 데이터 분석에 대한 연관성 규칙의 적용 결과를 바탕으로 환경개선대책 수립과 환경 정책 결정에 필요한 의사결정 지원 등 효율적인 환경행정의 수행과 환경 정책 수립에 기여할 수 있게 한다.
#데이터마이닝 #신뢰도 #연관성 규칙 #지지도. #association rule #confidence #data mining #lift.

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Agrawal R / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216 google schola Agrawal R / 1994 / Fast algorithms for mining association rules google schola Cheung W.,D / 1996 / A Fast distribution algorithm for mining association rules : 31 ~ 43 google schola Park J S., / 1995 / An effective hash-based algorithms for mining association rules : 175 ~ 186 google schola Saygin Y., / 2002 / Using Unknowns to Prevent Discovery of Association Rules : 45 ~ 54 google schola

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