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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 447 - 456 (10page)
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Identifying the major moving patterns of shoppers’ movements in the selling floor has been a longstanding issue in the retailing industry. With the advent of RFID technology, it has been easier to collect the moving data for a individual shopper’s movement. Most of the previous studies used the traditional clustering technique to identify the major moving pattern of customers. However, in using clustering technique, due to the spatial constraint (aisle layout or other physical obstructions in the store), standard clustering methods are not feasible for moving data like shopping path should be adjusted for the analysis in advance, which is time-consuming and causes data distortion. To alleviate this problems, we propose a new approach to spatial pattern clustering based on longest common subsequence (LCSS). Experimental results using the real data obtained from a grocery in Seoul show that the proposed method performs well in finding the hot spot and dead spot as well as in finding the major path patterns of customer movements.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 고객 쇼핑 동선 패턴 분석
4. 실험 결과와 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
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