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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 제18권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
199 - 206 (8page)

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위키 백과사전에 의하면 데이터 마이닝은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것으로 고객 관계 관리, 신용평가모형 개발, 사기탐지시스템, 장바구니 분석, 최적 포트폴리오 구축 등과 같이 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 이들 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 연관성 평가 기준에 의해 관심 있는 항목들 간에 관련성을 찾아내는 기법으로 많은 연구자들에 의해 평가 기준들이 개발되어 왔다. 이들 중에서 헬링거 측도는 연관성 규칙의 관점에서 볼 때 여러 가지 연관성 측도들에 비해 많은 장점이 있으나 양의 연관성의 정도와 음의 연관성의 정도를 합해서 결과를 도출하기 때문에 연관성의 방향을 판단하기가 곤란한 문제를 내포하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 헬링거 측도를 변형한 수정된 헬링거 측도를 제안하고 예제를 통하여 비교하였다. 그 결과, 연관성의 방향을 제시하는 수정된 헬링거 측도가 기존의 측도보다 더 바람직한 것으로 나타났다.
#데이터 마이닝 #수정된 헬링거 측도 #연관성 규칙 #헬링거 측도 #헬링거 함수. #Association rule #data mining #Hellinger measure #adjusted Hellinger measure #Hellinger divergence.

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참고문헌 (14)

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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 google schola 안광일 / 2003 / 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안 / 대한산업공학회지 29(1):41~48 dbpia Beran, R. J. / 1977 / Minimum Hellinger distances for parametric models / Annals of Statistics 5:445~463 google schola 조광현 / 2013 / 데이터마이닝을 이용한 경상남도 사회지표 조사 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(5):2489~2497 dbpia 진도승 / 2011 / 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2945~2952 dbpia

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