การค้นหารูปแบบที่มีค่าคุณประโยชน์สูงที่ปรากฎอย่างสม่ำเสมอเพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค

Mining high utility patterns with regular occurrence for customers's behavior analysis

Name: โกเมศ อัมพวัน

Organization : มหาวิทยาลัยบูพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ

Name: อรรถสิทธิ์ สุรฤกษ์

Organization : มหาวิทยาลัยบูพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ

Name: อนุชิต จิตพัฒนกุล

Organization : มหาวิทยาลัยบูพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ

ThaSH: มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ - - วิจัย

Classification :.DDC: 006.312 ก944ก

ThaSH: มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาการสารสนเทศ - - อาจารย์ - - ผลงานวิจัย

ThaSH: ดาต้าไมนิง

ThaSH: การรู้จำรูปแบบ

ThaSH: พฤติกรรมผู้บริโภค

Abstract: การค้นหารูปแบบที่มีค่าคุณประโยชน์สูงเป็นหัวข้องานวิจัยหนึ่งภายใต้การทำเมืองข้อมูลที่น่าสนใจ การค้นหารูปแบบดังกล่าวสามารถประยุกต์ใช้ในแอพพลิเคชันต่างๆอย่างแพร่หลาย ตัวอย่างเช่น การประยุกต์ใช้ในธุรกิจค้าปลีกเพื่อทำการค้นหาเซตของสินค้าที่ถูกซื้อจากลูกค้า โดยเซตของสินค้าดังกล่าวจะเป็นรายการสินค้าต่าง ๆ ที่ถูกซื้อร่วมกันที่จะให้ผลกำไรสูงหรือต้นทุนที่ต่ำเป็นต้น แต่อย่างไรก็ตาม การค้นหารูปแบบที่มีค่าคุณประโยชน์สูงจะทำการพิจารณาเพียงแค่ค่าคุณประโยชน์ของรายการต่างๆเท่านั้นที่ซึ่งการดำเนินการดังกล่าว อาจไม่เพียงพอต่อการสังเกตุ/ วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อสินค้าของผู้บริโภค ด้วยเหตุนี้ งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นที่จะทำการเพิ่มเติมเงื่อนไขการพิจารณารูปแบบโดยจะทำการเพิ่มเติมเงื่อนไขของการปรากฏอย่างสม่ำเสมอร่วมกับการพิจารณาค่าคุณประโยชน์ของรายการต่างๆ ภายใต้แนวคิดข้างต้น รูปแบบที่น่าสนใจจะเป็นรูปแบบที่มีค่าคุณประโยชน์สูงและปรากฏขึ้นในชุดข้อมูลอย่างสม่ำเสมอในการค้นหารูปแบบใหม่ที่นำเสนอ ผู้วิจัยได้เสนอขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพที่ชื่อว่า HURI-UL ที่ซึ่งจะทำการอ่านข้อมูลจากฐานข้อมูลเพียงครั้งเดียว และทำการประยุกต์ใช้แนวความคิดเกี่ยวกับค่าคุณประโยชน์ที่หลงเหลือและค่าคุณประโยชน์แบบประมาณเพื่อช่วยลดทอนปริภูมิสถานะของการค้นหารูปแบบ นอกจากนั้นยังประยุกต์ใช้โครงสร้างลิสต์คุณประโยชน์เพื่อใช้ในการจัดเก็บค่าคุณประโยชน์และข้อมูลการปรากฏขึ้นของรูปแบบ หนึ่งๆ โดยในการทดสอบประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีที่นำเสนอ เราจะสังเกตุได้ว่าขั้นตอนวิธีที่นำเสนอสามารถค้นหารูปแบบที่มีค่าคุณประโยชน์สูงและปรากฏอย่างสม่ำเสมอได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Abstract: High utility itemsets mining (HUIM) is an interesting topic in data mining which can be applied in a wide range of applications, for example on retail marketing to find sets of sold products that give high profit, low cost, etc. However, HUIM only considers utility values of items/ itemsets which may be insufficient to observe buying behavior of customers. To address this issue, we here introduce an approach on pushing regularity constraint on high utility itemsets mining to observe occurrence behavior of high utility itemsets. Based on this approach, sets of co-occurrence items with (i) high utility values and (ii) regular occurrence, called high utility-regular itemsets (HURIs), are regarded as interesting. To mine HURIs, an efficient singlepass algorithm, called HURI-UL, is proposed. HURI-UL applies the concept of remaining and overestimated utilities of itemsets to early prune search space and also utilizes utility list structure to efficiently maintain utility values and occurrence information of itemsets. Experimental results on real datasets show that our proposed approach is efficient to discover high utility itemsets with regular occurrence.

มหาวิทยาลัยบูรพา. สำนักหอสมุด

Address: ชลบุรี

Email: buulibrary@buu.ac.th

Name: โครงการวิจัยประเภทงบประมาณเงินรายได้จากเงินอุดหนุนรัฐบาล (งบประมาณแผ่นดิน) ปีงบประมาณ พ.ศ. ๒๕๕๘

Role: ผู้ให้ทุน

Created: 2559

Modified: 2560-08-03

Issued: 2560-07-14

งานวิจัย/Research report

application/pdf

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยบูรพา

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	2560_087.pdf	3.53 MB	137	2025-03-12 17:06:55

ใช้เวลา

0.032651 วินาที