Group Item Recommendation based on Generalized a Chain Rule

Generalized $\alpha$ chain rule에 기반한 Group Item Recommendation

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자들의 구매 트랜잭션을 시간에 따라 분석하여 동시에 구매되는 상품을 미리 예측하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 방법들에서는 구매된 상품간의 시간차를 고려하지 않은 방법만을 제안해 왔다. 따라서 서로 연관되지 않은 상품군이 예측될 확률이 높았다. 본 논문에서 제안하고 있는 $\alpha$ chain rube에서는 일정 시간동안의 사용자들이 상품을 구매한 후 다음 상품을 구매할 때까지의 시간을 고려한다. 따라서 좀더 정확히 동시에 구매될 상품군을 예측할 수 있다. 본 논문은 제안하고 있는 $\alpha$ chain rule을 계산해 내는 알고리즘에 대해 주로 논의하겠다.