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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
745 - 754 (10page)

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본 논문에서는 연관성 규칙의 수를 추정하기 위해 척도화 향상도를 고려한 회귀 모형을 제안한 후, 기존의 회귀 모형과의 비교를 통해 그 유용성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 각 모형에 대한 회귀계수를 추정하고, 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 적합도와 기여도를 비교하였으며, 이들을 토대로 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다. 결과들을 종합해볼 때, 신뢰도와 함께 비선형 회귀 모형을 적합시키는 경우에는 기본적인 향상도를 고려하는 것이 바람직하며, 지지도와 함께 모형을 적합시키는 경우에는 척도화 향상도를 고려하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 또한 유의한 회귀 계수의 수가 모든 유형에서 척도화 향상도를 적용한 모형에서 더 많이 나타났다. 이로부터 기본적인 연관성 평가 기준을 사용하여 회귀모형을 구축할 때 보다 척도화 향상도를 고려하여 모형을 구축하게 되면 더 많은 평가 기준에 의해 연관성 규칙의 수를 설명할 수 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 연관성 평가 기준에 의해 연관성 규칙의 수를 추정하고자 하는 경우에는 기본적인 향상도나 표준화 향상도보다 척도화 향상도를 적용한 비선형 회귀 모형이 더 바람직하다고 할 수 있다.
#비선형 회귀모형 #신뢰도 #지지도 #척도화 향상도 #향상도. #confidence #lift #non-linear regression equations #scaled lift #support.

목차

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Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data :207~216 google schola 조광현 / 2013 / 데이터마이닝을 이용한 경상남도 사회지표 조사 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(5):2489~2497 dbpia 전익진 / 2014 / 연관 규칙 분석을 이용한 시청률 분석 연구: 지상파 드라마를 중심으로 / 한국언론학보 58(5):391~416 dbpia Han, J. / 2000 / Mining frequent patterns without candidate generation / Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data :1~12 google schola 진도승 / 2011 / 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2945~2952 dbpia

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