최근에 대용량의 데이터베이스로부터 연관규칙을 발견하고자 하는 연구가 활발하며, 수량항목에도 적용할 수 있도록 이들 방법을 확장하는 연구도 소개되고 있다. 본 논문에서는 수량항목을 이진 항목으로 변환하기 위하여 빈발구간 항목집합을 생성할 때, 수량 항목의 정의 영역 내에서 특정 영역에 집중하여 발생하는 특성인 지역성을 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 많은 수의 세밀한 빈발구간 항목들을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 세밀도를 판단하여 활용할 수 있는 생성순서 정보도 포함하고 있어, 원 데이터가 가지고 있는 특성의 손실을 최소화할 수 있는 특징이 있다. 인구센서스 등 실 데이터를 사용한 성능평가를 통하여 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
Recent1y, there is growing attention on the researches of inducing association rules from large volume of database. One of them is the method that can be applied to quantitative attribute data. This paper presents a new method for generating large-interval itemsets, which uses locality for partitioning the range of data. This method can minimize the loss of data-inherent characteristics by generating denser large-interval items than other methods. Performance evaluation results show that our new approach is more efficient than previously proposed techniques.
