Nowa metoda grupowania danych koszyka sklepowego

• Autorzy: Gramacki A. , Gramacki J.

Warianty tytułu

EN

A new method for clustering of market basket data

• Konferencja: Informatyka - sztuka czy rzemiosło/konferencja (5 ; 23-26.06.2008 ; Szklarska Poręba, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Rozważono pewien problem z dziedziny eksploracji danych - grupowanie danych z tzw. koszyka sklepowego. Dane takie są najczęściej przedstawiane jako macierz, gdzie wiersze reprezentują poszczególne transakcje, natomiast kolumny reprezentują produkty. Macierz ta jest niemal zawsze macierzą bardzo rzadką. Przedstawiono nową metodę grupowania danych z koszyka sklepowego, wykorzystującą pewne dodatkowe informacje, zwykle przechowywane razem z danymi o koszyku sklepowym. Mimo tego, że informacje te są zwykle dostępne w praktyce, większość istniejących metod grupowania danych koszyka sklepowego ich nie wykorzystuje.

EN

In this paper we explore the problem of market-basket data clustering. Market-basket schemes are characterized by very large dimensionality and sparsity. They are organized as a matrix of transactions and items. This matrix is usually sparse because the number of totally available items is very big comparing to these included in particular transactions. Clustering of such transactions plays important role in practical applications. We devise a hierarchical method for clustering of market-basket data, which utilize taxonomy knowledge as well as some other elements typical to market-basket data (net values of particular transactions). Although a taxonomy scheme and net values are usually available in practice, most clustering methods does not take them into consideration.

Słowa kluczowe

PL

dane; eksploracja; grupowanie hierarchiczne; taksonomia

EN

hierarchical clustering; taxonomy

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2008
• Tom: R. 81, nr 6
• Strony: 714--716
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., schem.

Twórcy

autor

Gramacki A.

autor

Gramacki J.

• Uniwerytet Zielonogórski, Instytut i Elektroniki,

Bibliografia

• [1] Bramer M.: Principles of Data Mining, Springer-Verlag, 2007, ISBN: 978-1-84628-765-7
• [2] Gan G., Ma Ch., Wu J.: Dafa Clustering. Theory, Mgorithms and Applications, ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA, 2007, ISBN: 978-0-898716-23-8
• [3] Han J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006 (prezentacje Power Point do książki dostępne pod adresem: http: //www-faculty. cs. uiuc. edu/~hanj/bk2/slidesindex. html)
• [4] Hand D., Mannila H., Smyth P: Eksploracja danych, WNT Warszawa, 2005, ISBN: 83-204-3053-4
• [5] Larose D. T: Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, PWN Warszawa, 2006, ISBN: 83-01-14836-5
• [6] Witten I. H, Frank E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Technigues. Morgan Kaufmann, 2005, ISBN 0-12-088407-0