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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양유정 (숙명여자대학교) 이기용 (숙명여자대학교)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제17권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
107 - 123 (17page)

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In an online shopping site or offline store, products purchased by each customer over time form the purchasehistory of the customer. Also, in most retailers, products have a product taxonomy, which represents ahierarchical classification of products. Considering the product taxonomy, the lower the level of the categoryto which two products both belong, the more similar the two products. However, there has been little work onsimilarity measures for sequences considering a hierarchical classification of elements. In this paper, wepropose new similarity measures for purchase histories considering not only the purchase order of products butalso the hierarchical classification of products. Unlike the existing methods, where the similarity between twoelements in sequences is only 0 or 1 depending on whether two elements are the same or not, the proposedmethod can assign any real number between 0 and 1 considering the hierarchical classification of elements. Weapply this idea to extend three existing representative similarity measures for sequences. We also propose anefficient computation method for the proposed similarity measures. Through various experiments, we showthat the proposed method can measure the similarity between purchase histories very effectively and efficiently.
#Hierarchical Classification #Purchase History #Sequence Similarity #Similarity Measure

목차

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