Exploration of Symmetric Similarity Measures by Conditional Probabilities as Association Rule Thresholds
Heechang Park · The Korean Data Analysis Society · 2012
연관성 규칙 탐사는 거대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터마이닝 기법 중에서는 가장 많이 현업에서 활용되고 있다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도로써 전항과 후항이 바뀌게 되면 그 값이 달라지므로 항목들 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 이용되고 있는 조건부 확률에 의한 대칭 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안에 대해 연구하였다. 먼저 조건부 확률에 의한 유사성 측도를 정의하고 지지도 및 신뢰도와의 관계식을 유도한 후, 예제에 의한 비교를 통하여 이들 유사성 측도의 유용성을 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 신뢰도와는 달리 대칭적인 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.