Abstract
Association rules mining, which is one of data mining technologies, searches data among which are frequent and related to each other in database. But, although the data are not of frequent and rare in database, they have the enough worth of business information if the data ares important and strongly related to each other, In this paper, we propose the algorithm discovering association rules that consist of data, which are rare but, important and strongly related to each other in database. The proposed algorithm was evaluated through simulation. We found that the proposed algorithm discovered efficiently association rules among data, which are not frequent but, important.
데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙 탐사는 데이터베이스상에서 빈번하게 나타나는 데이터들 중 서로 연관성이 강한 데이터들을 탐색대상으로 한다. 그러나. 빈번하게 나타나지 않는 희소한 데이터들이라 할 지라도 가중치가 높은 중요한 데이터이면서 서로 연관성이 강할 경우 비즈니스정보로서 중요한 가치가 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 상에서 희소하게 나타나지만 중요한 의미를 갖고 또한 서로 연관성이 높은 데이터들을 탐사할 수 있는 연관규칙 탐사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한 결과 희소하면서도 중요한 데이터를 사이의 연간규칙을 효율적으로 탐사함을 알 수 없었다
