[en] RECOMMENDATION BASED ON DATA MINING FOR RELATIONSHIP MARKETING
| Autor: | LIVIA FONSECA FRACALANZA |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2009 |
| Předmět: | |
| Druh dokumentu: | TEXTO |
| DOI: | 10.17771/PUCRio.acad.14008 |
| Popis: | [pt] Cross-selling é uma estratégia de vendas de produtos baseada em uma análise das compras passadas de um cliente ou nas compras passadas de outros clientes com o mesmo perfil. O algoritmo mais conhecido para análise da cesta de compras de um cliente é conhecido por market basket analysis. Este trabalho aborda a descoberta de padrões seqüenciais em grandes bases de dados e tem por objetivo apresentar um algoritmo eficiente que transforma o problema da cesta de compras em um problema de clique máximo. Primeiramente, os dados de entrada são transformados em um grafo e o problema da descoberta do clique máximo é resolvido revelando as relações mais recorrentes entre os itens em questão. Os experimentos apresentados na dissertação demonstram a eficiência do algoritmo em grandes volumes de dados. [en] Cross-selling is a strategy to recommend products to customers based on their past purchases or the purchases of other customers with the same profile. The best known algorithm for the analysis of a client shopping basket is known in the literature as market basket analysis. This dissertation discusses the discovery of sequential patterns in large databases and aims at implementing an efficient algorithm that transforms the shopping cart problem into a maximum clique problem. First, input data is transformed into a graph and maximum cliques are detected to discover the most frequent relationship between the items on the transaction. The dissertation also includes experiments that evaluate the efficiency of the algorithm for large data volumes. |
| Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
| Externí odkaz: |
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