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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 1,724 - 1,728 (5page)
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The development of internet technology allows to generate a massive amounts of data. Especially commercial transaction data collected from ecommerce activates research on recommendation systems. Association rule mining, which generates frequent item sets that are highly likely to be purchased together, is an important recommendation algorithm. Association rule mining can be applied in many fields because it is useful to find relations in a large database. However, an existing association rule mining algorithm focuses only on frequent items, which may lead to the extraction of useless or trivial rules. In this research, to solve these problems, we apply the concept of TF-IDF, which is used to compute the importance of words in information retrieval, to association rule mining. In our algorithm, we collect important item sets with high TF-IDF value, not frequent item sets, and extract rules from them. As a result of experiment on a real transaction data from one of the largest tool companies, association rules show higher improvement than rules from an existing algorithm.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Methods
3. Proposed Method
4. Experimental Result
5. Conclusion
Reference
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