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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 제5호
발행연도
2018.1
수록면
2,343 - 2,353 (11page)

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빅 데이터의 분석 및 활용을 위한 처리 기법은 크게 분석 기술과 표현 기술로 나누어지는데 분석 기술 중에서 가장 대표적인 기법이 데이터 마이닝 기법이다(Park, 2017a). 이에는 연관성 규칙, 의사 결정 나무, 그리고 k-평균 군집분석 등이 있다. 본 논문에서는 연관성 규칙의 평가 기준으로 사용하기 위해 균형화된 교차 엔트로피를 변형하여 순수균형화 교차 엔트로피 측도를 제안하였다. 그 결과, 교차 엔트로피는 신뢰도의 일부만을 계산에 고려한 불균형적 측도인 것으로 나타났다. 균형화된 교차 엔트로피는 모든 신뢰도를 고려한 측도이기는 하나 각 로그 항에 있는 항들이 상호 배반적이지 못한 측도이다. 반면에 순수균형화 교차 엔트로피는 로그 항에 포함되어 있는 분모와 분자가 공통적인 요소가 없기 때문에 분모와 분자가 서로 영향을 받지 않는 측도라고 할 수 있다. 또한 교차 엔트로피 및 균형화된 교차 엔트로피, 그리고 순수균형화 교차 엔트로피의 값의 변화 폭을 비교해보면 순수균형화 교차 엔트로피가 가장 크게 나타나서 각 케이스별로 연관성 규칙의 생성 유무를 더 잘 파악할 수 있으므로 순수균형화 교차 엔트로피가 교차 엔트로피와 균형화된 교차 엔트로피에 비해 더 바람직한 측도라고 할 수 있다.

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