• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.601-609
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• 2014

빅 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 연관성 평가기준을 기반으로 하여 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 기본적인 연관성 평가기준들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 신뢰도는 연관성의 방향 (음 또는 양)을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나, 이는 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도, 그리고 기여 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준으로 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 신뢰도와 기여 순수 신뢰도, 그리고 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 예제를 통하여 비교 분석하였다. 그 결과, 대칭적 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 전항과 후항이 바뀌어도 그 값이 변하지 않으므로 연관성 규칙을 생성하는 데 매우 유익한 평가 기준이라는 사실을 확인할 수 있었다. 이들 네 가지 대칭적 기여 순수 신뢰도 중에서는 두 종류의 기여 순수 신뢰도의 분자의 합과 분모의 합의 비로 나타나는 측도가 가장 바람직한 것으로 예제를 통하여 확인하였다.