• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.45-52
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• 2005

We proposed the product recommendation algorithm mixed the temporal association rule and the exponential smoothing method. The temporal association rule added a temporal concept in a commercial association rule In this paper. we proposed a exponential smoothing temporal association rule that is giving higher weights to recent data than past data. Through simulation and case study in temporal data sets, we confirmed that it is more Precise than existing temporal association rules but consumes running time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.229-231
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• 1998

시간지원 데이터베이스내에는 다양한 유형의 시간 정보가 내포되어 있다. 이 논문은 다양한 시간 정보를 기반으로 하는 시간 연관규칙 탐사에 관한연구이다. 기존의 연관규칙 탐사에 관한 연구는 현실세계에 존재하는 사건을 탐사 대상으로 하면서도 시간 개념을 지니지 않은 형태의 데이터 집합을 대상으로 하고 있다. 그리고 단순히 단일 시점의 트랜잭션 시간마을 고려하여 순차패턴을 추출해내는 연구가 진행되었다. 이러한 연구는 시간 데이터의 시간 간격 특성과 시간 위상 특성을 간과하게 된다. 또한 시간 종속적인 데이터에 관한 정보의 탐사 시에는 한계점을 지니게 된다. 따라서 이 논문에서는 시간 간격과 시간 위상을 지니는 시간지원 데이터베이스로부터 추출될 수 있는 시간 정보 유형을 제시하고 이에 기반한 다양한 유형의 연관규칙을 제시한다. 또한 시간 연관규칙을 정의하고 이를 탐사하는 과정을 설명하며 궁극적으로 시간지원 데이터베이스에서의 시간 연관규칙 탐사 시스템을 소개한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.37-42
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• 2014

The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance. It should be less than 300 words for all forms of publication. The abstract should be written as one paragraph and should not contain tabular material or numbered references. At the end of abstract, keywords should be given in 3 to 5 words or phrases.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.1_2
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• pp.53-64
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• 2002

Association rule discovery is a method that detects associative relationships between items or attributes in transactions. It is one of the most widely studied problems in data mining because it offers useful insight into the types of dependencies that exist in a data set. However, most studies on association rule discovery have the drawback that they can not discover association rules among user groups that have common characteristics. To solve this problem, we segment the set of users into user-subgroups by using feature selection and the user segmentation, thus local association rules in user-subgroup can be discovered. To evaluate that the local association rules are more appropriated than the global association rules in each user-subgroup, derived local association rules are compared with global association rules in terms of several evaluation measures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.81-88
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• 2011

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. In order to improve the efficiency of existing mining algorithms, constraints were applied during the mining process to generate only those association rules that are interesting to users instead of all the association rules. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. This can find rule that direct relativity by intervening variable does not exist. In this study we try to discovery an insignificant rule in association rules by intervening variable. Result of this study can understand relativity about rule that is created in relation rule more exactly.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.195-209
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• 2003

Making traditional plan of target marketing based on association rule has brought restriction to obtain the target of marketing. This paper is to present inverse association rule as a new association rule for target marketing. Inverse association rule does not use information about relation between items that customers purchase, but use information about relation between items that customers do not purchase. By adding inverse association rule to target marketing, we generate new marketing strategy to look for new target of marketing. There are three steps to apply the marketing strategy proposed by this Paper to target marketing. Firstly, a database is converted to an inverse database. Although inverse association rules can be generated from a database, it is easier to explain inverse association rule in an inverse database than in a database. Secondly, association rules and inverse association rules are generated from inverse database. Finally, two types of rules which are created in the previous steps are applied to target marketing. From new marketing rule, this paper is to show direct marketing about target item and indirect marketing about another item associated with target item to sell target item. The reason is that sales of the item associated with target item have an influence on sales of target item.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.3
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• pp.1-8
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• 2007

In this paper, we introduce a new measure called surprisal that estimates the informativeness of transactional instances and attributes in the item response dataset and improve the quality of association rules. In order to this, we set artificial dataset and eliminate noisy and uninformative data using the surprisal first, and then generate association rules between items. And we compare the association rules from the dataset after surprisal-based pruning with support-based pruning and original dataset unpruned. Experimental result that the surprisal-based pruning improves quality of association rules in question item response datasets significantly.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.6
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• pp.2214-2218
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• 2010

Association rule is one of meaning and useful extraction methods from large amounts of data, and furnish useful information to user for data describing a pattern or similarity among attributes in database. Association rule have been studied about existence and nonexistence rule in boolean database. In this paper, we propose an intelligent query system using fuzzy association rule by extraction association rule changing a quantitative attribute data to a nominal attribute value.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.84-86
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• 2000

연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.