연구동향 분석

Symmetrically Weighted Net Confidence for Generation of Meaningful Association Rules

박희창 2014년

논문상세정보
인용/피인용
' Symmetrically Weighted Net Confidence for Generation of Meaningful Association Rules' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • association rule
  • confidence
  • netconfidencemeasure
  • symmetricallypureconfidence
  • symmetricallyweightednetconfidence.
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
173 0

0.0%

' Symmetrically Weighted Net Confidence for Generation of Meaningful Association Rules' 의 참고문헌

  • 항목의 상대적 발생 비율을 고려한 연관성 평가 기준 활용 방안
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 14 4 1861-1870 [2012]
  • 조건부 확률에 의한 대칭 유사성 측도의 연관성 평가 기준 활용 방안
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 14 2 707-716 [2012]
  • 유사성 측도에 대한 연관성 규칙 평가 기준으로의 적용 방안
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 13 3 1331-1341 [2011]
  • 외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견
    조광현 Journal of The Korean Data Analysis Society 13 3 1343-1351 [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]
  • 연관성 규칙 탐사에서의 대칭적 순수 신뢰도의 제안
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 13 2 879-889 [2011]
  • 연관규칙 탐색에서 새로운 흥미도 척도의 제안
    안광일 대한산업공학회지 29 1 41-48 [2003]
  • 연관 규칙 마이닝에서 기여 순수 신뢰도의 제안
    박희창 한국데이터정보과학회지 22 2 235-243 [2011]
  • 비교 신뢰도와 기여 순수 신뢰도의 대조 분석 연구
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 15 6 3123-3132 [2013]
  • 분류 모형 구축에 유용한 신뢰도 측도 간의 비교
    박희창 한국데이터정보과학회지 25 2 365-371 [2014]
  • 발생빈도와 상대적 사전 비율을 고려한 연관성 평가 모형의 개발
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 15 2 709-718 [2013]
  • 기준 확인 측도와 확률적 흥미도 측도와의 관계 탐색
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 16 1 145-154 [2014]
  • What makes patterns interesting in knowledge discovery systems
    Silberschatz, A. IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering 8 970-974 [1996]
  • Using unknowns to prevent discovery of association rules
    Saygin, Y. 45-54 [2002]
  • Selecting the right interestingness measure for association patterns
    Tan, P. N. 32-41 [2002]
  • Sampling large database for association rules
    Toivonen, H. 134-145 [1996]
  • On rule interestingness measures
    Freitas, A. Knowledge-based System 12 309-315 [1999]
  • Mining big data: current status, and forecast to the future
    Fan, W. ACM SIGKDD Explorations Newsletter 14 2 1-5 [2012]
  • Mining association rules between sets of items in large databases
  • Journey from data mining to web mining to big data
    Gupta, R. International Journal of Computer Trends and Technology 10 1 18-20 [2014]
  • Fast algorithms for mining association rules
    Agrawal, R. 487-499 [1994]
  • Efficiently mining long patterns from databases
    Bayardo, R. J. 85-93 [1998]
  • Discovery, analysis and presentation of strong rules
    Piatetsky-Shapiro, G. Knowledge Discovery in Databases 229-248 [1991]
  • Attributably Pure Increment Ratio for Exploration of Meaningful Association Rules
    박희창 Journal of The Korean Data Analysis Society 15 3 1151-1160 [2013]
  • Applying objective interestingness measures in data mining systems
  • An effective hash-based algorithms for mining association rules, Proceedings of ACM SIGMOD Conference on Management of Data
    Park, J. S. 175-186 [1995]
  • A new framework to assess association rules
    Berzal, F. 95-104 [2001]