연관성 분석에서 표준화 향상도의 개선 방안 연구

A Study on Improvement of Standardized Lift in Association Rules Analysis

초록

데이터마이닝의 연관성 분석에서 연관 규칙을 평가할 수 있는 측도 중 하나로 향상도가 중요하게 이용되고 있다. 향상도는 두 가지 이상의 아이템 거래 사이의 관계를 나타내 주는데 값 자체만으로는 연관 규칙간의 상대적 비교가 어려운 단점이 있다. McNicholas et al.(2008)은 상대적 비교가 가능한 표준화 향상도를 제안하였지만 음의 관계를 갖는 향상도를 표현하는데 적절하지 않은 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 Choi, Lee(2014)는 수정 표준화 향상도를 제안하였는데 이 또한 음의 연관에서 양의 연관으로 값이 변할 때 수정 표준화 향상도 값이 급격하게 변하는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 향상도가 무상관일 때 0의 값을 갖고 -1에서 +1의 범위에서 고르게 분포하여 직관적인 해석이 쉬운 새로운 표준화 향상도를 제안하였다. 데이터를 통하여 새로운 표준화 향상도와 선행연구에서 제안된 표준화 향상도를 비교 설명하고 본 연구에서 제안된 표준화 향상도의 효율성을 확인하였다.

키워드

data mining; association rules; lift; standardized lift.; 데이터마이닝; 연관규칙; 향상도; 표준화 향상도.
제목
연관성 분석에서 표준화 향상도의 개선 방안 연구
제목 (타언어)
A Study on Improvement of Standardized Lift in Association Rules Analysis
저자
유기상; 진서훈
발행일
2016
저널명
Journal of The Korean Data Analysis Society
권
18
호
1
페이지
189 ~ 197