연관성 생성을 위한 수정된 대칭적 불균형 비의 제안

• 영문명: Suggestion of Adjusted Symmetric Imbalance Ratio for Association Rule Generation
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희창(Hee-Chang Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.22 No.4, 1313~1323쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.08.30

국문 초록

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 불균형비를 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.

영문 초록

Today, the emergence of big data is a revolution, and it exerts a great influence on our daily lives and across industries. One of the tools for extracting useful information from big data is a data mining technique. Among data mining techniques, the association rule is widely used in the field. In this paper, we propodsed a adjusted symmetric imbalance ratio among the null invariant measures as the criterion for association evaluation. When the results of the simulation were put together, the adjusted symmetric imbalance ratio, which is a measure proposed in this paper, indicates the direction of association, while the magnitude of the absolute value is also larger than the modified imbalance ratio and the imbalance ratio in most cases. In addition, the amount of change between the cases was larger than those of the modified imbalance ratio and the imbalance ratio. Therefore, it can be said that the adjusted symmetric imbalance ratio is a more preferable measure than the modified imbalance ratio and the imbalance ratio from the viewpoint of the association threshold.

목차

1. 서론

2. 수정된 대칭적 불균형 비의 제안

3. 예제에 의한 고찰

4. 결론

References

키워드

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