Mining Generalized Fuzzy Quantitative Association Rules with Fuzzy Generalization Hierarchies

퍼지 일반화 계층을 이용한 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝

  • 한상훈 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터) ;
  • 손봉기 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터) ;
  • 이건명 (충북대학교 컴퓨터과학과, 첨단정보기술 연구센터)
  • Published : 2001.05.01

Abstract

연관규칙 마이닝은 트랜잭션 데이터를 이루고 있는 항목간의 잠재적인 의존관계를 발견하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 정량 연관규칙이란 부류적 속성과 정량적 속성을 모두 포함한 연관규칙이다. 정량 연관규칙 마아닝을 위한 퍼지 기술의 응용, 정량 연관규칙 마이닝을 위한 일반화된 연관규칙 마이닝, 사용자의 관심도를 반영한 중요도 가중치가 있는 연관규칙 마이닝 등에 대한 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 중요도 가중치가 있는 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝의 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 부류적 속성의 퍼지 개념 계층과 정량적 속성의 퍼지 언어항 일반화 계층을 일반화된 추출하기 위해 이용한다. 이것은 속성들의 수준별 일반화 계층과 속성의 중요도 가중치를 이용함으로써 사용자가 보다 융통성 있는 연관규칙을 마이닝할 수 있게 해준다.

Keywords