• 대한산업공학회지
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• 제29권1호
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• pp.41-48
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• 2003

In this paper, we present a new measure to evaluate the interestingness of association rules. Ultimately. to evaluate whether a rule is interesting or not is subjective. However, an interestingness measure is useful in that it shows the cause for pruning uninteresting rules statistically or logically. Some interestingness measures have been developed in association rules mining. We present an overview of interestingness measures and propose a new measure. A comparative study of some interestingness measures is made on an example dataset and a real dataset. Our experiments show that the new measure can avoid the discovery of misleading rules.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1269-1279
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• 2008

Data mining is the technique to find useful information in huge databases. One of the well-studied problems in data mining is exploration for association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume databases by several interestingness measures. An important and useful classification scheme of interestingness measures may be based on user-involvement. This results in two categories - objective and subjective measures. This paper present some relative interestingess measures to compare with degrees of association for two groups. A comparative study with some relative interestingness measures is shown by numerical example. The results show that the relative net confidence is the best relative interestingness measure.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.263-270
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• 2010

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 체계적이고도 자동적으로 찾아내는 기법이다. 데이터마이닝의 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 연관성 규칙은 항목 집합으로 표현된 트랜잭션에서 각 항목간의 연관성을 반영하는 규칙으로서, 항목 집합간의 관계를 지지도, 신뢰도, 순수 신뢰도 등과 같은 흥미도 측도에 의해 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목집합간의 관련성을 표시해주기 때문에 현업에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존에 많이 활용되고 있는 흥미도 측도인 신뢰도와 순수 신뢰도의 문제점을 보완하여 연관성 규칙을 올바르게 생성하기 위한 새로운 의사결정과정을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의사결정과정은 특히 스트리밍 데이터베이스에서의 연관성 규칙을 탐색하는 데 효율적이다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.40-41
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• 2002

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.707-713
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• 2003

Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1141-1151
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• 2008

Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. One of the well-studied problems in data mining is the exploration of association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper propose a conditional pure confidence to evaluate association rules and then describe some properties for a proposed measure. The comparative studies with confidence and pure confidence are shown by numerical example. The results show that the conditional pure confidence is better than confidence or pure confidence.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.267-275
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• 2013

데이터 마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 가장 최근에 개발된 기법으로 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내며, 두 항목간의 관계를 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주기 때문에 현장에서 직접 적용이 가능하다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단할 때, 각 항목간의 연관성을 반영하는 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 활용하게 된다. 실제적으로 연관성 규칙의 수를 결정하기 위해서는 이들 흥미도 측도들의 평가기준을 정하기 위해 반복적으로 조정 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관성 평가기준 모두를 일반적으로 많이 활용되고 있는 비선형 회귀모형에 적용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안을 강구하였다. 또한 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 기여도를 비교하여 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1127-1135
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• 2012

연관성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙을 탐사하기 위한 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도일 뿐만 아니라 항상 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 항상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.717-730
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• 2004

최근 들어 원 사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 가 사용자에게 가장 흥미를 가질만한 URL 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존의 클러스터링을 이용한 방식에서는 웹 트랜잭션들을 웹 사이트의 각 URL들에 방문했는지 안했는지를 나타내는 비트 벡터(bit vector)로 표현하였다. 그리고 이들 비트 벡터의 방문 패턴이 일치하는 정도에 따라 유사성을 결정하였다. 하지간 이것은 유사한 성향을 가지는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하는데 있어 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문 여부만을 반영하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 즉 방문 목적 또는 성향이 유사하지 않은 웹 트랜잭션들을 같은 그룹으로 분류할 가능성이 존재하게 된다 이에 본 논문에서는 기존의 비트 벡터를 이용한 트랜잭션 모델을 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완하여 새로운 점 트랜잭션 모델을 제시하고 흥미가중치를 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안만 방법이 기졸 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.

• 융합경영연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2023

Purpose: The purpose of this study is to analyze the relationship between characteristics of social media sites (SNS) and the intention of Pakistani tourists to visit South Korea while determining the role of usefulness, interestingness, and involvement of tourists. Research design, data and methodology: A research model was developed through the previous research, and the questioner-based survey was conducted on Pakistani tourists visiting Korea. The survey data was collected by following multiple hypotheses: the relationship between SNS tourism information and perception of SNS, the relationship between SNS perception and intention to visit, and adjustment of involvement in the relation between tourism information characteristics, and SNS perception. We used SPSS and AMOS24.0 statistical tools to analyze the hypothesis testing data. Results: Based on the data analysis, the study found that the characteristics of SNS have a positive effect on intention to visit via users' perception like usefulness and interestingness. The involvement has a moderating effect between SNS characteristics and users' perception. In the group with high involvement, the degree of influence of the quality factor of SNS on user perception was greater than in the group with low involvement. Conclusions: This study demonstrated that traveler's involvement has a moderating effect on the relationship between SNS characteristics and visit intention for Pakistani travelers visiting Korea. It shows that practitioners or researchers should establish and operate SNS strategies in consideration of user involvement.