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데이터 마이닝되어 생성된 연관규칙과 상식의 유사 정도를 측정하는 방법으로서,(a) 데이터 마이닝 결과 생성된 연관규칙들이 각각 벡터 공간 모델에 기반하여 전건(antecedent)과 후건(consequent) 및 연관관계의 컴포넌트로 구성되는 연관관계벡터로 정의되고, 도메인의 상식 지식망에 포함된 상식이 벡터 공간 모델에 기반하여 전개념(antecedent-concept)과 후개념(consequent-concept) 및 관계(reration)의 컴포넌트로 구성되는 상식벡터로 정의되는 단계; 및(b) 상기 연관관계벡터와 상식벡터의 대응하는 컴포넌트 벡터 사이에 대한 코사인 거리 유사도를 계산하여 연관규칙과 상식간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 데이터 마이닝 결과 연관규칙에 대한 상식 기반 후 처리방법
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는상기 연관규칙들과 상식에 대한 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝 결과 연관규칙에 대한 상식 기반 후 처리방법
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제2항에 있어서,상기 연관규칙에 대한 가중치의 부여는상기 도메인의 상식 지식망에 포함된 상식에 대한 도메인 데이터 집합인 AV(), 이때 a와 v는 각각 데이터 집합의 attribute와 value를 의미함)를 정의하고, 하기의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 연관규칙에 대한 차원 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝 결과 연관규칙에 대한 상식 기반 후 처리방법
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제2항에 있어서,상기 상식에 대한 가중치의 부여는상기 도메인의 상식 지식망에 포함된 상식에 대한 데이터 집합인 AV(, 이때 a와 v는 각각 데이터 집합의 attribute와 value를 의미함)에 상기 AV 항목에 그 동의어와 상위어 및 하위어를 포함하는 데이터 집합인 AVSH()를 정의하고, 하기의 수학식 3과 수학식 4를 이용하여 상기 상식에 대한 차원 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝 결과 연관규칙에 대한 상식 기반 후 처리방법
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제4항에 있어서,상기 (b) 단계에서의 상기 연관규칙과 상식간의 유사도는 하기의 수학식 5와 수학식 6을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 데이터 마이닝 결과 연관규칙에 대한 상식 기반 후 처리방법
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