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Weighted Association Rule Mining for Item Groups with Different Properties and Risk Assessment for Networked Systems 속성이 다른 항목 그룹에 대한 가중 연관 규칙 마이닝 및 네트워크 시스템에 대한 위험 평가

Jungja KIM, Heetaek CEONG, Yonggwan WON

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요약 :

장바구니 분석에서는 WAR(Weighted Association Rule) 발견을 통해 특정 상품에 대한 품목 중요도를 반영하여 보다 유익한 정보를 포함하는 규칙을 마이닝할 수 있습니다. POS 데이터베이스에서 각 거래는 유사한 속성을 가진 품목으로 구성되며 품목 가중치는 이익과 같은 요소에 의해 사전 정의되고 고정됩니다. 그러나 항목이 둘 이상의 그룹으로 나누어지고 항목 중요도를 각 그룹에 대해 독립적으로 측정해야 하는 경우 기존의 가중치 연관 규칙 검색을 사용할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 새로운 가중치 연관 규칙 마이닝 방법론을 제안합니다. 먼저 항목을 속성에 따라 하위 그룹으로 나누고 하위 그룹에 포함된 항목만으로 항목 중요도, 즉 항목 가중치를 정의하거나 계산합니다. 그런 다음, 각 하위 그룹의 품목 가중치를 적절하게 합산하여 거래 가중치를 측정하고, 가중치 지지도는 전체 거래 가중치 대비 후보 품목이 포함된 거래 가중치의 비율로 계산됩니다. 예를 들어, 제안된 방법론은 네트워크 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템의 위협에 대한 취약성을 평가하는 데 적용됩니다. 우리의 알고리즘은 WAR 검색을 사용하여 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템의 보안 평가를 위한 정량적 위험 수준 값과 정성적 위험 규칙을 모두 제공합니다. 또한, 데이터 항목이 뚜렷하게 구분되는 많은 데이터 세트가 있는 새로운 응용 프로그램에 널리 사용될 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.1 pp.10-15
발행일
2009/01/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.10
원고의 종류
PAPER
범주
데이터 마이닝

작성자

키워드