연관성 규칙에서 균형화된 교차 엔트로피 측도의 제안

박희창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제2호

발행연도: 2017.1

수록면: 699 - 708 (10page)

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오늘날 정보통신기술의 발달과 모바일 기기 이용의 확산에 의해 데이터가 폭증하게 됨으로써 빅 데이터의 환경이 도래하였다. 데이터 마이닝은 빅 데이터 시대에 주목받고 있는 기술 중의 하나이며, 이 중에서 연관성 규칙은 여러 가지 연관성 평가 기준에 의해 트랜잭션 내의 항목 간의 관련성을 결정하는 기법이다. 이 기법은 흥미도 측도를 평가 기준으로 하여 트랜잭션에 포함되어 있는 항목간의 관련성을 나타내기 때문에 인터넷 쇼핑몰, 보건 및 의료, 제조업, 그리고 교육 분야 등 현업에서 많이 활용되고 있다. 연관성 평가 기준의 기본적인 흥미도 측도에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등 여러 가지 측도들이 연구되어왔다. 일반적으로 연관성 규칙 마이닝에서는 사용자에 의해 정해진 지지도의 최소값을 만족하는 항목집합을 생성한 후 신뢰도의 최저값을 만족하는 것을 연관성 규칙으로 생성한다. 본 논문에서는 규칙의 정보량을 수량화한 측도인 교차 엔트로피를 변형한 균형화된 교차 엔트로피를 연관성 평가 기준의 측도로 제안하여 예제를 통해 이 측도의 연관성 평가 기준으로서의 유용성을 고찰하고자 한다.

#교차 엔트로피 #균형화된 교차 엔트로피 #데이터 마이닝 #연관성 규칙 #엔트로피. #association rule #balanced cross entropy #cross entropy #data mining #entropy.

참고문헌 (19)

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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

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

Pei, J. / 2000 / CLOSET: An efficient algorithm for mining frequent closed itemsets / Proceedings of ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery

Saygin Y. / 2002 / Using unknowns to prevent discovery of association rules / Proceedings of 2002 Conference on Research Issues in Data Engineering : 45 ~ 54

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