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데이터 큐브를 이용한 연관규칙 발견 알고리즘
-An Algorithm for Cube-based Mining Association Rules and Application to Database Marketing

한경록   (한양대학교 산업공학과UU0001519  ); 김재련   (한양대학교 산업공학과UU0001519  );
  • 초록

    The problem of discovering association rules is an emerging research area, whose goal is to extract significant patterns or interesting rules from large databases and several algorithms for mining association rules have been applied to item-oriented sales transaction databases. Data warehouses and OLAP engines are expected to be widely available. OLAP and data mining are complementary; both are important parts of exploiting data. Our study shows that data cube is an efficient structure for mining association rules. OLAP databases are expected to be a major platform for data mining in the future. In this paper, we present an efficient and effective algorithm for mining association rules using data cube. The algorithm can be applicable to enhance the power of competitiveness of business organizations by providing rapid decision support and efficient database marketing through customer segmentation.


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  • 한경록 (3)

    1. 1999 "수량적 속성을 포함하는 항목 제약을 고려한 연관규칙 마이닝 앨고리듬" 공업경영학회지 = Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering 22 (50): 183~193    
    2. 2001 "목표 속성을 고려한 연관규칙과 분류 기법" 산업경영시스템학회지 = Journal of society of Korea industrial and systems engineering 24 (63): 23~31    
    3. 2006 "트랜잭션 연결 구조를 이용한 빈발 Closed 항목집합 마이닝 알고리즘" 대한산업공학회지 = Journal of Korean institute of industrial engineers 32 (3): 242~252    
  • 김재련 (32)

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