重要な顧客層および相関ルール発見のための繰返し購買パターンを考慮した相関ルールマイニング(データマイニング)
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概要
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近年,多くの企業において,相関ルールマイニングを用いて顧客戦略の検討を行うことが一般的となっている.現況では,相関ルールマイニングと顧客の分析がそれぞれ独立に行われており,両者の結果を統合的に解釈することが困難となっている.そこで本論文では,相関ルールマイニングにおいて,重要な相関ルールの発見と顧客の分析を同時に満たすことを目的とする.具体的には,相関ルールを抽出する際に,同じ購買パターンを繰り返すロイヤルティの高い顧客層を発見し,かつ,リピート率の導入により,その購買パターンを表す相関ルールを同時に発見する.さらに,実データを用いた評価実験により,提案アプローチがロイヤルティの高い顧客層を発見できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-15
著者
-
裴 明花
大阪大学情報科学研究科マルチメディア工学専攻
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西尾 章治郎
大阪大学情報処理教育センター
-
谷口 伸一
滋賀大学経済学部
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谷口 伸一
滋賀大学経済学研究科経営学専攻
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原 隆浩
大阪大学情報科学研究科
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