RFM based Incremental Frequent Patterns mining Method for Recommendation in e-Commerce

전자상거래 추천을 위한 RFM기반의 점진적 빈발 패턴 마이닝 기법

A existing recommedation system using association rules has the problem, which is suffered from inefficiency by reprocessing of the data which have already been processed in the incremental data environment in which new data are added persistently. We propose the recommendation technique using incremental frequent pattern mining based on RFM in e-commerce. The proposed can extract frequent items and create association rules using frequent patterns mining rapidly when new data are added persistently.

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 점진적으로 증가하는 트랜잭션 데이터를 처리하기 위해서 기존에 처리한 데이터를 재처리하는 비효율성의 문제가 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반의 점진적 빈발 패턴 마이닝을 이용한 추천기법을 제안한다. 제안 방법은 새로운 트랜잭션 데이터가 추가 되었을 때 보다 빠른 시간 내에 연관규칙을 추출이 가능하다.