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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
2,865 - 2,872 (8page)

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데이터 마이닝 분야에서 개발된 기법에는 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무, 신경망 등 여러 가지가 있는데 이들 중에서 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등 여러 가지 연관성 평가 기준을 이용하여 항목들 간에 특정한 연관성을 탐색하는 기법이다(Park, 2014). 이러한 연관성 규칙은 Agrawal et al.(1993)이 처음 제안하였으며, 그 이후로 여러 연구자들에 의해 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 교차 엔트로피와 관련된 연구들이 발표되고 있다(Park, 2016b). 본 논문에서는 기존에 발표된 J 측도에 방향성과 순수성을 고려한 순수 대칭적 J 측도를 제안하고 예제를 활용하여 그 유용성에 대해 알아보았다. 그 결과, 동시발생빈도가 증가함에 따라 순수 대칭적 J 측도가 기존의 J 측도와 대칭적 J 측도, 순수 교차 엔트로피 측도보다 훨씬 분명하게 변하는 것을 알 수 있었으며, 불일치빈도의 크기에 따라서도 순수 대칭적 J 측도가 변화하는 폭이 더 커짐에 따라 연관성 유무를 더 분명하게 파악할 수 있었다. 따라서 순수 대칭적 J 측도는 데이터가 존재하는 어느 분야에서든지 연관성 규칙의 평가에 적용이 가능할 것으로 생각된다.
#association rule #data mining #J measure #purely symmetric J measure #symmetric J measure.

목차

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참고문헌 (9)

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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 전익진 / 2014 / 연관 규칙 분석을 이용한 시청률 분석 연구: 지상파 드라마를 중심으로 / 한국언론학보 58(5):391~416 dbpia 박희창 / 2013 / 상대적 발생/비발생 비율을 고려한 연관성 평가 기준의 모형 개발 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(4):1841~1850 dbpia 박희창 / 2014 / 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도 간의 비교 / 한국데이터정보과학회지 25(2):365~371 dbpia 박희창 / 2016 / 엔트로피 기반 연관성 평가 기준의 제안 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(4):1905~1914 dbpia

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