계층적 결정 규칙 마이닝

전문가 제언

○ 결정 규칙 마이닝은 자료 마이닝과 기계 학습에서 중요한 기법이다. 결정 규칙 마이닝의 목적은 최소의 규칙을 가지고 각 규칙은 가능한 한 짧은 규칙 세트를 구하는 것이다. 결정 테이블이 크면 이해하기 어려운 많은 규칙이 생성되고 반면에 높은 추상화를 하면 상식 수준의 규칙을 얻게 된다. 따라서 계층적 결정 규칙 마이닝의 필요성이 대두된다.

○ 자료의 계층적 구조에 대한 연구는 근래에 많이 이루어지고 있으나 대부분 평면적 테이블을 사용하여 작업의 양이 커지고 방대한 규칙 세트는 이해하기 힘들다. 저자들이 착안한 관계 모델의 변형인 다차원 자료 모델은 계층적으로 구조된 자료의 표현 또한 이들 자료에 적합한 여러 가지 자료 육면체의 연산을 제공하는 장점이 있다.

○ 그러나 이번의 시도는 모든 문제를 해결하는 것은 아니다. 현시점에서 판단하면 다차원 자료 모델의 계층적 구조에 대한 연구는 크게 두 가지 문제를 가지고 있는데 첫째는 작업의 규모를 줄이고 또한 작업의 목적에 따라서 추상화 수준을 조정하기 위해서 여러 수준에서의 특성 축소와 특성 값의 축소, 둘째는 최적의 해가 힘들기 때문에 이에 대한 근사 최적 해법에 대한 연구이다.

○ decision rule mining으로 IT 저널을 검색하면 총 19,4298(본 저널 1,391)으로 주로 신경망, 결정 테이블, 자료 마이닝, 인공 지능에 많이 사용된다. 그리고 이 중에서 rough set과의 연관을 보면 2,149(255), multidimensional data model은 1,078(164)로서 이들 개념이 decision rule mining과 관계가 깊은 것으로 들어난다. 그러나 hierarchial 개념이 들어가면 논문의 수가 극감하는데 저자들이 이 논문에서 새로운 시도를 했다는 주장이 입증되고 있다. 또한 논문에서 국내 과학자의 논문이 인용되지 않았고 hierarchial과 연관된 논문이 적어서 이 수준에서 국내 동향을 거론하기는 힘드나 rough set이나 multidimensional data model에서는 국내 연구자가 있을 것으로 기대한다. .

저자

Qinrong Feng , Duoqian Miao , Yi Cheng

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2010

권(호)

37(3)

잡지명

Expert Systems with Applications

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

2081~2091

분석자

김*창

분석물

• 계층적 결정 규칙 마이닝.pdf [244,496 byte]

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