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J-GLOBAL ID：201702282867440690   整理番号：17A1635696

FP-Bonsaiに基づく効率的なマーケットバスケット分析【Powered by NICT】

Efficient market basket analysis based on FP-Bonsai

著者 (1件)： Gayathri Behera (Department of Computer Science & Engineering, GITAM Institute of Technology, GITAM University, Visakhapatnam Andhra Pradesh, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 788-792  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 千項目を扱うため,マーケットバスケット解析では,特に小売業における強力なツールであり,大きなバスケットを発見するために必須となっている。市場バスケット分析は,生成物は,購入傾向が見られるとして顧客の購買習慣を解析した。これらの関係の発見は,小売業がマーケティング戦略を開発し,ビジネス上の意思決定を行い,利益を最大化するのに役立つ。マイニング頻出アイテム集合の文脈における最も良く知られたアルゴリズム内のいくつかのタイプの制約を推進するいくつか提案されている戦略。本論文では,有効FP盆栽アルゴリズムは頻出パターンマイニングのために実装した。マイニング結果によれば,生成物は顧客のニーズや興味を良くsuite一緒に配置されている。FP盆栽アルゴリズムは単調制約を効果的に利用していることを非常に効率的な頻出アイテム集合マイニングアルゴリズムが得られた。従来FP成長アルゴリズムの代わりにFP盆栽の使用は,効率を増加させ,頻繁なパターンを発見するために実行時間を減少させた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 小売業 ,  購買 ,  市場戦略 ,  *アルゴリズム ,  意思決定
準シソーラス用語： 実行時間 ,  頻出パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： FP ,  マーケット ,  分析