연관성 규칙에서 순수균형화 교차 엔트로피 측도의 제안 = Proposition of a Purely Balanced Cross Entropy Measure in Association Rule Mining

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The processing techniques for analyzing and utilizing big data are largely divided into analytical technology and presentation technology. One of the most representative techniques of analysis technology is data mining (Park, 2017a). This technique includes association rule, decision tree, and k-means clustering analysis. In this paper, we proposed a purely balanced cross entropy measure by modifying the balanced cross entropy for association threshold. As a result, the cross entropy is an unbalanced measure considering only a part of the confidence measures. The balanced cross entropy is a measure that takes account of all confidence measures, but the terms in each log term are not mutually exclusive. On the other hand, purely balanced cross entropy is a measure by which denominator and molecule are not affected by each other. In addition, when we compare the variation of the values of the cross entropy, the balanced cross entropy, and the purely balanced cross entropy, the purely balanced cross entropy becomes the largest.

국문 초록 (Abstract)

빅 데이터의 분석 및 활용을 위한 처리 기법은 크게 분석 기술과 표현 기술로 나누어지는데 분석 기술 중에서 가장 대표적인 기법이 데이터 마이닝 기법이다(Park, 2017a). 이에는 연관성 규칙, 의사 결정 나무, 그리고 k-평균 군집분석 등이 있다. 본 논문에서는 연관성 규칙의 평가 기준으로 사용하기 위해 균형화된 교차 엔트로피를 변형하여 순수균형화 교차 엔트로피 측도를 제안하였다. 그 결과, 교차 엔트로피는 신뢰도의 일부만을 계산에 고려한 불균형적 측도인 것으로 나타났다. 균형화된 교차 엔트로피는 모든 신뢰도를 고려한 측도이기는 하나 각 로그 항에 있는 항들이 상호 배반적이지 못한 측도이다. 반면에 순수균형화 교차 엔트로피는 로그 항에 포함되어 있는 분모와 분자가 공통적인 요소가 없기 때문에 분모와 분자가 서로 영향을 받지 않는 측도라고 할 수 있다. 또한 교차 엔트로피 및 균형화된 교차 엔트로피, 그리고 순수균형화 교차 엔트로피의 값의 변화 폭을 비교해보면 순수균형화 교차 엔트로피가 가장 크게 나타나서 각 케이스별로 연관성 규칙의 생성 유무를 더 잘 파악할 수 있으므로 순수균형화 교차 엔트로피가 교차 엔트로피와 균형화된 교차 엔트로피에 비해 더 바람직한 측도라고 할 수 있다.

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