• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.523-532
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• 2013

데이터 마이닝은 빅 데이터에 잠재되어 있는 지식이나 패턴을 찾아내는 기술이며, 대표적인 기법 중의 하나가 연관성 규칙 마이닝이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 여러 가지 흥미도 측도가 개발되어 있는데, 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나. 양의 신뢰도과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 이 측도의 값이 같아지므로 정확한 연관성 규칙을 발견할 수 없게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도가 개발되었는데 이들은 이들 측도들이 취할 수 있는 값의 범위에 대한 문제를 제외하고는 흥미도 측도로서는 매우 바람직하다고 할 수 있으나 값의 범위에 대한 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도의 크기를 동시에 고려한 비교 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 비교 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 그 값의 범위가 [-1, +1]의 값을 가지므로 행태적 해석이 가능한 것으로 확인되었다.