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Weighted Mining Frequent Pattern based Customer’s RFM Score for Personalized u-Commerce Recommendation System

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  • 발행기관
    한국정보기술융합학회 바로가기
  • 간행물
    JoC 바로가기
  • 통권
    Volume4 Number4 (2013.12)바로가기
  • 페이지
    pp.36-40
  • 저자
    Young Sung Cho, Song Chul Moon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A215904

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper proposes a new weighted mining frequent pattern based on customer’s RFM(Recency, Frequency, Monetary) score for personalized u-commerce recommendation system under ubiquitous computing. An existing recommendation system using traditional mining has the problem, such as delay of processing speed from a cause of frequent scanning a large data, considering equal weight value of every item, and accuracy as well. In this paper, to solve these problems, it is necessary for us to extract the most frequently purchased data from whole data, to consider the weight/importance of attribute of item in order to forecast frequently changing trends by emphasizing the important items with high purchasability and to improve the accuracy of personalized u-commerce recommendation. To verify improved performance, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

목차

Abstract
 I. INTRODUCTION
 RELATED WORKS
  RFM
  ASSOCIATION RULES
  MINING FREQUENT ITEMSETS USING FP-TREE
 OUR PROPOSAL FOR A PERSONALIZED U-COMMERCE RECOMMENDATION SYSTEM.
 THE ENVIRONMENT OF IMPLEMENTATION AND EXPERIMENT & EVALUATION
 CONCLUSION
 ACKNOWLEDGMENT
 REFERENCES

키워드

RFM Association Rules Weighted Mining Frequent Itemsets using FP-tree

저자

  • Young Sung Cho [ Department of Computer Science, Chungbuk National University, Cheongju, Korea ]
  • Song Chul Moon [ Department of Computer Science, Namseoul University, Cheonan-city, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보기술융합학회 [Korea Information Technology Convergence Society]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    본 학회는 IT 활용 및 융합에 관한 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    JoC [Journal of Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2093-7741
  • eISSN
    2093-775X
  • 수록기간
    2010~2015
  • 십진분류
    KDC 004 DDC 004

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