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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
M. Alex Syaekhoni (Dongguk University) Young S. Kwon (Dongguk University) Youngdoo Son (Dongguk University)
저널정보
한국경영학회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영학회 2018년 제20회 경영관련학회 통합학술대회
발행연도
2018.8
수록면
501 - 507 (7page)

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The shopping path analysis has been very important in order to understand the customer behavior in the groceries. Shopping path can be considered to be a sequence data. Given a set of sequences, the distance between pairs of shopping paths reflects how close the customer shopping paths are in a store. By the distance, we can group the similar shopping patterns. In this research, we perform the k-means clustering and compare the performance of several distance metrics, including operation distance which we proposed in our previous research. Experimental results show our proposed distance measure performs best in light precision.
#sequence distance metric #shopping path

목차

Abstract
Introduction
Distance Metrics for Sequence Data
Methodology
Experiment Results
Conclusion
References

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