상품들의 계층적 분류체계를 고려한 구매 이력 간 효율적인 유사도 측정An Efficient Similarity Measure for Purchase Histories Considering Hierarchical Classification of Products
- Other Titles
- An Efficient Similarity Measure for Purchase Histories Considering Hierarchical Classification of Products
- Authors
- 양유정; 이기용
- Issue Date
- Oct-2020
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 구매 이력; 유사도 측정; 시퀀스 유사도; 계층적 분류체계; purchase history; similarity measure; sequence similarity; hierarchical classification
- Citation
- 정보과학회논문지, v.47, no.10, pp 999 - 1007
- Pages
- 9
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 47
- Number
- 10
- Start Page
- 999
- End Page
- 1007
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/1111
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.10.999
- ISSN
- 2383-630X
2383-6296
- Abstract
- 온라인 쇼핑몰 또는 오프라인 매장에서 각 고객이 구매한 상품들은 시간의 흐름에 따라 해당 고객의 구매 이력을 형성한다. 또한 대부분의 경우 상품들에는 그들의 세부 분류를 나타내는 계층적 분류체계가 존재한다. 본 논문에서는 상품들의 구매 순서뿐만 아니라 상품들에 존재하는 계층적 분류체계까지 고려하는 새로운 구매 이력 간 유사도 측정 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 동적 타임 워핑(dynamic time warping) 유사도를 상품들의 계층적 분류체계를 반영하도록 확장하였다. 제안 방법은 두 시퀀스 내 원소들을 비교할 때 원소들의 일치 여부에 따라 원소들 간의 유사도를 0 또는 1로만 부여하던 기존 방법과 달리 계층적 분류체계를 반영하여 0에서 1 사이의 실수 값을 부여한다. 이와 함께 본 논문은 제안하는 유사도 측정 방법에 대한 효율적인 계산 기법을 제안한다. 제안하는 계산 기법은 세그먼트 트리(segment tree)를 사용하여 계층적 분류체계 내에서 두 상품 간의 유사도를 매우 빠르게 계산한다. 본 논문에서는 실데이터에 기반한 다양한 실험을 통해 제안 방법이 계층적 분류체계가 존재하는 상품들의 구매 이력 간 유사도를 매우 효과적이고 빠르게 측정할 수 있음을 보인다.
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