Efficient Mining E-Shopper's Purchase Behavior Based on Maximal Frequent Patterns

최대 빈발 패턴을 이용한 온라인 쇼핑객의 구매규칙에 대한 효율적인 마이닝

온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.