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The Development of Relative Interestingness Measure for Comparing with Degrees of Association
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  • The Development of Relative Interestingness Measure for Comparing with Degrees of Association
  • The Development of Relative Interestingness Measure for Comparing with Degrees of Association
저자명
Park. Hee-Chang
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2008년|19권 4호|pp.1269-1279 (11 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Data mining is the technique to find useful information in huge databases. One of the well-studied problems in data mining is exploration for association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume databases by several interestingness measures. An important and useful classification scheme of interestingness measures may be based on user-involvement. This results in two categories - objective and subjective measures. This paper present some relative interestingess measures to compare with degrees of association for two groups. A comparative study with some relative interestingness measures is shown by numerical example. The results show that the relative net confidence is the best relative interestingness measure.