데이터의 의미적 정보를 공정하게 반영한 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사

Association rule mining for intertransactions with considering fairly data semantics

최근에는 트랜잭션들 사이의 문맥을 반영하기 위해, 단위 트랜잭션들 사이의 관계를 반영한 확장 트랜잭션을 생성하고 이를 대상으로 인터트랜잭션들에 대한 연관 규칙 탐사방안이 연구되었다. 본 연구에서는 기존 인터트랜잭션들에 대한 연관규칙 탐사 기법에 존재하는 두 가지 문제를 제시하였고 이를 해결하기 위한 방안을 제안하였다. 첫째, 인접한 트랜잭션들 상에 존재하는 데이터의 의미적 변화 정보를 반영하기 위한 방안을 제안했다. 둘째, 트랜잭션을 인터트랜잭션으로 변환하는 과정에서 발생하는 불공정 고려를 해결하기 위한 방안을 제안했다. 이를 통해 기존 연구보다 의미 있는 규칙을 생성할 수 있다. 이를 해양 환경 데이터를 기반으로 실험하여 제시한다.

Recently, to reflect the context between transactions, the intertransaction association rule mining has been study. In this study, we present two problems that is within intertransaction association rule mining method and suggest the methods to solve this problems. First, we suggest an algorithm to reflect changes on data between transactions. Second, we propose the method to solve the unfairly considered frequency of data when intertransactions is generate with transactions. We make more meaningful rules than previous researches. We present the experiment result with measured data from the marine environment.