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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제6호
발행연도
2010.12
수록면
1,061 - 1,069 (9page)

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데이터마이닝 분야에서 연관성분석은 가장 많이 사용되고 있는 기법으로 데이터 내에 포함되어 있는 특정 항목들의 연관성을 수치화시켜 나타내는 방법이다. 기본적으로 연관성규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도를 계산하여 연관성의 유무를 판단한다. 기존에 제시된 관련 논문에서는 관심변수의 발생 유무만을 바탕으로 연관성규칙을 이용하였고, 빈번하지 않은 데이터에 대한 문제점과 순위결정함수를 통한 해결방안을 제시하였다. 하지만 실제 데이터에서는 발생이 빈번하지 않은 데이터 뿐 아니라, 발생이 많이 일어나는 데이터도 존재한다. 따라서 발생빈도를 고려한 연관성규칙이 필요하다고 생각한다. 본 논문에서는 각 케이스 내의 발생빈도를 고려한 새로운 연관성 측정 도구를 제시하였다. 또한 실제 예제를 통하여 기존의 연관성규칙과 새로운 연관성규칙의 결과를 비교해 보았다. 그 결과, 새로 제시한 연관성규칙이 기존의 연관성규칙보다 더 세밀하게 구분하는 것을 확인할 수 있었다.
#발생빈도 #데이터마이닝 #association rule #frequency #Association #data mining #연관성 #연관성규칙

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1. [단행본] - 강현철 / 2006 / 데이터마이닝 방법론 / 자유아카데미 google schola 2. [학술대회논문] - 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 3. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / Proceedings of the 20th International Conference on VLDB : 487 ~ 499 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2007 / Association Rule Mining by Environmental Data Fusion / 한국데이터정보과학회지 18 (2) : 279 ~ 287 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 박희창 / 2008 / The Proposition of Conditionally Pure Confidence in Association Rule Mining / 한국데이터정보과학회지 19 (4) : 1141 ~ 1151 google schola

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