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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 제19권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
1,327 - 1,336 (10page)
DOI
https://doi.org/10.37727/jkdas.2017.19.3.1327

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제 4차 산업혁명으로 인하여 새로운 가능성을 여는 기술 중의 하나인 빅 데이터의 중심에 데이터 마이닝 기법이 놓여 있다. 이 중에서도 연관성 규칙은 방대한 데이터베이스에 들어 있는 항목들 간의 상호 관련성을 찾아내는 기법으로 이를 효율적으로 생성하기 위해 많은 평가 기준들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 정보이론 기반 측도 중에서 정보량에 의해 정규화된 상호정보량인 상대적 상호정보량을 객관적 흥미도 측도로서 의미가 있는지를 연관성 평가 기준의 관점에서 탐색하고 예제를 이용하여 이들을 비교하였다. 그 결과, 동시발생빈도 또는 동시비발생빈도가 증가함에 따라 연관성 규칙의 기본적인 평가 기준, 상호정보량, 그리고 상대적 상호정보량 모두가 증가하는 반면에 결합정보량은 감소하는 것으로 나타났다. 불일치빈도가 증가하게 되면 결합정보량이 증가하는 반면에 이를 제외한 모든 측도들이 감소하였다. 또한 모든 사례에서 기본적인 연관성 평가 기준들은 항상 양의 값으로 나타난 반면에 상대적 상호정보량들은 모두 양 또는 음의 값으로 나타났다. 따라서 연관성 평가 기준의 관점에서는 연관성의 방향을 나타내는 상대적 상호정보량이 기존의 지지도와 신뢰도 등에 비해 더 바람직한 측도라고 할 수 있다. 마지막으로 상대적 상호정보량에 대해 각 경우의 차이를 계산해보면 평균에 의해 제안된 측도 중에서는 산술평균을 이용한 측도가 가장 큰 것으로 나타났다.
#데이터 마이닝 #빅 데이터 #상대적 상호정보량 #상호정보량 #연관성 규칙. #association rule #big data #data mining #mutual information #relative mutual information.

목차

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참고문헌 (15)

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Church, K. W. / 1990 / Word association norms, mutual information, and lexicography / Computational Linguistics 16(1):22~29 google schola Cover, T. M. / 2006 / Elements of information theory / Wiley-Interscience google schola Freitas, A. / 1999 / On rule interestingness measures / Knowledge-based System 12:309~315 google schola Jung, Y. / 2011 / Application of cluster analysis using mutual information / Proceedings of Korea Water Resources Association :414~414 google schola 이재윤 / 2003 / 상호정보량의 정규화에 대한 연구 / 한국문헌정보학회지 37(4):177~198 dbpia

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