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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박희창 (창원대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
1,313 - 1,323 (11page)

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오늘날 빅 데이터의 등장은 혁명이라고 할 만큼 우리의 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 상당히 큰 영향력을 행사하고 있다. 이러한 빅 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 도구 중의 하나가 데이터 마이닝 기법이다. 데이터 마이닝 기법들 가운데서도 연관성 규칙은 현업에서 많이 활용되고 있는데, 본 논문에서는 연관성 평가 기준으로 영 불변 측도 중에서 수정된 대칭적 불균형 비를 제안하였다. 수정된 대칭적 불균형 비에 대해 동시 발생 빈도와 불일치 빈도의 변화에 따라 기존의 불균형 비와 변형된 불균형 비와의 변화 양상을 비교함으로써 연관성 규칙 관점에서 측도의 유용성을 고찰하였다. 모의실험의 결과를 종합해보았을 때, 본 논문에서 제안하는 측도인 수정된 대칭적 불균형 비는 연관성의 방향을 나타내는 동시에 절대값의 크기도 대부분의 경우에 변형된 불균형 비와 불균형 비에 비해 크게 나타났으며, 각 사례들 간의 변화량도 대체적으로 변형된 불균형 비와 불균형 비에 비해 크게 나타났다. 따라서 연관성 평가 기준의 관점에서 바라볼 때 수정된 대칭적 불균형 비가 변형된 불균형 비와 불균형 비보다는 더 바람직한 측도인 것으로 결론 내릴 수 있다.
#변형된 불균형 비 #불균형 비 #빅 데이터 #수정된 대칭적 불균형 비 #연관성 평가 기준.

목차

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참고문헌 (13)

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최종후 / 2019 / 연관성의 방향을 반영한 J 측도의 활용 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(5):2389~2396 dbpia 최재원 / 2019 / KB국민카드의 빅데이터를 활용한 실시간 CRM 전략: 스마트 오퍼링 시스템 / 지능정보연구 25(2):1~23 dbpia 진도승 / 2011 / 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2945~2952 dbpia 김종호 / 2012 / 고객지향 세분시장 획득을 위한 데이터 마이닝 기법 적용방안 / 디지털콘텐츠학회논문지 13(3):385~392 Crossref Kim, S. / 2011 / Efficient mining of top correlated patterns based on null-invariant measures / Proceedings of the 2011th European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases :177~192 google schola

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