A Study on the Product Searching Database Optimization Based on Association Rules

연관 규칙 기반의 상품 검색 데이터베이스 최적화 연구

It is very important for Internet searching systems to have user-friendly and rapid searching functions at the managers'point of view. The former finds optimized input parameters to support the various searching requirements of user. The latter has fast searching results which are effectively normalized to various input parameters having different attributes. In this paper we basically focus on optimized database construction not only to have searching functions with multiple attributes to support maximal various input requirements of the user but also to have more rapid searching functions. For this research, we suggest a modified association algorithm that takes into consideration to the support and confidence that is the criteria of the association mining rule in order to reflect the searching characteristics of internet shopping malls. We also propose the model management systems for rapid searching functions. The following results are from a processed simulation: the more the number of searching transactions of the users increase, the less the total relative average searching time becomes.

인터넷 쇼핑몰을 구성하는 관리자 입장에서는 사용자 중심의 편리한 검색 기능과 시스템 중심의 빠른 검색 기능을 가지는 것이 매우 중요하다. 전자는 사용자의 다양한 요구를 만족시킬 수 있는 최적화된 입력 매개 변수를 찾아내는 것이며, 후자는 속성이 다른 다양한 입력 변수들을 효과적으로 정규화 하여 빠른 검색 해를 찾아내는 것이다. 본 연구에서는 기본적으로 사용자의 다양한 요구를 최대한 반영하기 위해 다중 속성을 가진 검색 기능은 물론 보다 빠른 검색 기능을 가지기 위한 데이터베이스 최적화 구성에 초점을 두고 있다. 이를 위해 인터넷 쇼핑몰의 검색 특성을 반영할 수 있는 연관 규칙의 척도인 지지도와 신뢰도를 고려한 수정된 연관 알고리즘을 제시하며, 빠른 검색 기능을 가지기 위한 모델관리 시스템을 제안한다. 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 고객의 검색 트랜잭션 수가 증가할수록 전체 평균 검색 시간은 상대적으로 줄어든다.