연관성 규칙 마이닝에서의 수정된 대칭적 J 측도의 활용 방안

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 제5호

발행연도: 2017.1

수록면: 2,481 - 2,490 (10page)

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오늘날 정보통신기술의 발달과 모바일 기기 이용의 확산에 의해 데이터가 폭증하게 됨으로써 빅 데이터의 환경이 도래하였으며, 이를 분석하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법이 개발되고 있다(Park, 2017a). 데이터 마이닝은 빅 데이터에 내재되어 있는 규칙이나 정보를 탐색하는 기술로, 연관성 규칙, 의사결정나무, 군집분석, 신경망 등 여러 가지 기법이 있다. 본 논문에서는 연관성 규칙 마이닝에서 이용되는 객관적 흥미도 측도 중에서 교차 엔트로피로 불리는 J 측도를 응용한 측도를 제안하고자 한다. 연관성 규칙 생성 시 신뢰도의 크기에 의해 규칙 생성 여부를 판단하게 되는데 신뢰도는 항목의 위치가 바뀌면 신뢰도의 크기가 달라지므로 두 값의 크기가 많은 차이가 나면 어느 것을 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 결정해야 할지 판단하기가 곤란하다(Park, 2016). 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 수정된 대칭적 J 측도를 제안하고자 한다. 또한 실제 사례와 모의실험 자료를 이용하여 J 측도와 관련된 기존의 측도들과의 비교를 통해 수정된 대칭적 J 측도의 유용성에 대해 탐색하고자 한다.

#대칭적 J 측도 #빅 데이터 #수정된 대칭적 J 측도 #연관성 규칙 #J 측도. #association rule #big data #J measure #modified symmetric J measure #symmetric J measure.

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

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

Silberschatz, A. / 1996 / What makes patterns interesting in knowledge discovery systems / IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering 8 : 970 ~ 974

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