アプリオリアルゴリズムとクラスタリングを用いたクロスセリング売上最大化のためのアソシエーションルールマイニング

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS13048

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2013/09/12

タイトル(英語): Association Rule Mining to Maximize Profit of Cross-selling based on Apriori Algorithm and Culstering Algorithm

著者名: 折 磊(早稲田大学大学院),村田 智洋(早稲田大学大学院)

著者名(英語): Zhe Lei(Graduate School of Information Production and Systems,Waseda University),Tomohiro Murata(Graduate School of Information Production and Systems,Waseda University)

キーワード: アソシエーションルール|データマイニング|アプリオリアルゴリズム|クラスタリングアルゴリズム|Association Rule|Data Mining|Apriori Algorithm |Culstering Algorithm

要約(日本語): 商品販売における売上増大に有効な手段であるクロスセリングのためのアソシエーションルールマイニング手法として、アプリオリアルゴリズムとクラスタリングアルゴリズムを組合せたルールマイニング方法を提案し、実験結果を示してその有効性を確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 523 Kバイト