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데이터 마이닝은 최근 이슈가 되고 있는 고객관계관리(Customer Relationship Management : CRM)의 기초가 되는 학문 분야이다. 따라서, 기업체의 데이터베이스 시스템에 축적된 데이터들을 이용하여 순차패턴을 찾아내면, 각각의 고객의 특성에 따라 다른 서비스를 제공함으로써 서비스의 질을 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라, 기업의 마케팅에 이용을 하여 이윤을 극대화 시킬 수 있다.
예를 들어, ‘A물건을 구매하는 사람들 대부분이 일정 기간 후에 B물건을 구매한다'는 순차패턴이 발견되면, 기업에서는 A물건을 구매한 사람들에게 B물건에 대한 할인 쿠폰 등을 제공함으로써 B물건을 구매하도록 유도함으로써 마케팅에 효율적으로 이용할 수 있다.
실제 데이터들은 수량 정보를 포함하는 경우가 많고, 이러한 데이터에 대해 수량 정보를 고려하여 순차패턴을 찾는 것은 기업 마케팅에 보다 효율적으로 사용될 수 있다.
하지만, 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘들은 수량 정보가 없는 상태에서의 순차패턴을 찾는 알고리즘들이기 때문에, 초보적으로 수량 정보를 고려한 순차패턴을 찾도록 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하므로 비효율적이다.
이러한 단점을 없애기 위해 필터링 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄임으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. |
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