연관성 평가를 위한 조정된 순수 교차 엔트로피의 제안 = Proposal of Adjusted Pure Cross Entropy for Associativity Assessment

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Among the data mining techniques that are commonly used in the industry, the association rules are generated and searched for relationships among items of interest with various types of interestingness measures such as confidence, support, and lift (Park, 2017a). Among the evaluation criteria of association rule, the basic measures generally have a positive value, which makes it difficult to grasp the direction of the association (Park, 2015). In particular, since the degree of change in lift is very large, the behavior itself is difficult to analyze. Therefore, pure crossover entropy and modified crossover entropy have been proposed for use as an alternative measure of lift. In this paper, we proposed a modified pure crossover entropy considering both the merits of the modified cross entropy measure and the pure cross entropy measure. As a result, the adjusted pure cross entropy measure had a sign, which could be used to determine the direction of the association, and absolute value of the adjusted pure cross entropy was larger than that of the modified cross entropy.

국문 초록 (Abstract)

오늘날의 빅 데이터 시대에 주목받고 있는 여러 기술 중의 하나인 데이터 마이닝은 방대한 데이터 집합에 숨겨진 의미 있고 유용한 정보를 탐색하는 기법이다. 일반적으로 현업에서 다양하게 이용되고 있는 데이터마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 신뢰도와 지지도, 그리고 향상도 등의 여러 유형의 흥미도 측도로 관심 있는 항목들 간의 연관성을 생성하고 탐색하는 기법이다(Park, 2017a). 연관성 규칙의 평가 기준 중에서 기본적인 측도들은 대체적으로 양의 값을 가지므로 이로 인해서는 연관성의 방향을 파악하기가 곤란하다(Park, 2015). 특히 향상도는 변화의 폭이 매우 크므로 그 값 자체로는 행태적 해석이 곤란하므로 향상도의 대체 측도로 활용하기 위해 순수 교차 엔트로피와 수정된 교차 엔트로피가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 수정된 교차 엔트로피와 순수 교차 엔트로피 측도의 장점을 동시에 고려한 조정된 순수 교차 엔트로피를 제안하였다. 그 결과, 조정된 순수 교차 엔트로피 측도는 부호를 가지고 있어서 이 측도로 연관성의 방향을 가늠할 수 있으며, 절대값의 크기가 수정된 교차 엔트로피에 비해 조정된 순수 교차 엔트로피가 더 크게 나타나고 있으며, 각 사례별로 변하는 폭도 더 크다는 것을 알 수 있었다.

참고문헌 (Reference)

1 박희창, "조정된 순수 헬링거 측도에 의한 연관성 규칙 평가 방안" 한국자료분석학회 19 (19): 209-215, 2017

2 최민지, "음의 연관성 분석을 위한 향상도의 표준화에 관한 연구" 한국자료분석학회 16 (16): 2979-2986, 2014

3 진도승, "연관성분석을 이용한 여행업 고객 분석" 한국자료분석학회 13 (13): 2945-2952, 2011

4 박희창, "연관성 평가 기준의 향상도 대체 측도의 제안" 한국자료분석학회 18 (18): 3049-3058, 2016

5 박희창, "연관성 규칙에서 균형화된 교차 엔트로피 측도의 제안" 한국자료분석학회 19 (19): 699-708, 2017

6 박희창, "연관성 규칙 평가를 위한 순수 부호 헬링거 측도" 한국자료분석학회 18 (18): 2477-2484, 2016

7 박희창, "연관성 규칙 기술에서 순수 교차 엔트로피 측도의 제안" 한국자료분석학회 20 (20): 669-679, 2018

8 한건희, "빅데이터에 대한 소개와 활용사례에 관한 연구" 한국자료분석학회 16 (16): 1337-1351, 2014

9 김지숙, "빅데이터 기반의 오피니언 마이닝 활용 연구" 한국자료분석학회 15 (15): 101-113, 2013

10 박희창, "대칭적 J 측도에 의한 기본적인 연관성 평가 기준의 대체 방안" 한국자료분석학회 19 (19): 1887-1895, 2017

11 Tan, P. N., "Selecting the right interestingness measure for association patterns" 32-41, 2002

12 Park, H. C., "Proposition of entropy based association thresholds" 157-160, 2016

13 Agrawal, R., "Mining association rules between sets of items in large databases" 207-216, 1993

14 박희창, "Balanced Association Threshold of Dependency Factor" 한국자료분석학회 17 (17): 19-25, 2015

15 Smyth, P., "An information theoretic approach to rule induction from databases" 4 (4): 301-316, 1992

16 Shannon, C. E., "A mathematical theory of communication" 27 : 379-423, 1948