연구동향 분석

연관성 규칙에서 활용 가능한 대칭적 기여 순수 신뢰도의 개발

박희창 2014년

논문상세정보
인용/피인용
' 연관성 규칙에서 활용 가능한 대칭적 기여 순수 신뢰도의 개발' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 순수과학
  • associationcriteria
  • attributablypureconfidence
  • confidence
  • symmetricallyandattributablypureconfidence
  • 기여순수신뢰도
  • 대칭적기여순수신뢰도
  • 신뢰도
  • 연관성 평가 기준
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
1,296 0

0.0%

' 연관성 규칙에서 활용 가능한 대칭적 기여 순수 신뢰도의 개발' 의 참고문헌

  • 확률적 흥미도를 이용한 유사성 측도의 연관성 평가 기준
    박희창 한국데이터정보과학회지 23 (6) : 1127 ~ 1135 [2012]
  • 인과적 연관성 규칙 평가 기준의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 24 (6) : 1189 ~ 1197 [2013]
  • 음의 연관성 규칙 생성을 위한 음의 기여 순수 신뢰도의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 23 (5) : 939 ~ 948 [2012]
  • 음의 순수 연관성 규칙 평가 기준의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 22 (2) : 179 ~ 188 [2011]
  • 연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석
    진도승 Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (6) : 2945 ~ 2952 [2011]
  • 연관성규칙에서의 다중매개관계에 관한 연구
    조광현 Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (1) : 297 ~ 306 [2011]
  • 연관성규칙에서 의미 없는 규칙의 발견에 관한 연구
    조광현 한국데이터정보과학회지 22 (1) : 81 ~ 88 [2011]
  • 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안
    안광일 대한산업공학회지 29 (1) : 41 ~ 48 [2003]
  • 연관 규칙 마이닝에서 비교 기여 순수 신뢰도의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 24 (3) : 523 ~ 532 [2013]
  • 연관 규칙 마이닝에서 기여 순수 신뢰도의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 22 (2) : 235 ~ 243 [2011]
  • What makes patterns interesting in knowledge discovery systems
    Silberschatz, A. IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering 8 : 970 ~ 974 [1996]
  • Selecting the right interestingness measure for association patterns
    Tan, P. N. Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 32 ~ 41 [2002]
  • Re-examination of interestingness measures in pattern mining: A unified framework
    Wu, T. Data Mining and Knowledge Discovery 21 : 371 ~ 397 [2010]
  • On rule interestingness measures
    Freitas, A. Knowledge-based System 12 : 309 ~ 315 [1999]
  • Mining frequent patterns without candidate generation
    Han, J. Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 1 ~ 12 [2000]
  • Mining association rules between sets of items in large databases
    Imielinski, T. Swami, A. Agrawal, R. Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 207 ~ 216 [1993]
  • Knowledge discovery and interestingness measures: A survey : 1 ~ 27
  • Interestingness measures for data mining : A survey
    Geng, L. ACM Computing Surveys 38 : 1 ~ 32 [2006]
  • Discovery, analysis and presentation of strong rules. Knowledge Discovery in Databases
    Piatetsky-Shapiro, G. AAAI/MIT Press : 229 ~ 248 [1991]
  • CLOSET : An efficient algorithm for mining frequent closed itemsets
    Pei, J. Proceedings of ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery : 21 ~ 30 [2000]
  • Alternative interest measures for mining associations in databases
    Omiecinski, E. R. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 15 : 57 ~ 69 [2003]