P ersonalization-förmågan att tillhandahålla innehåll och tjänster anpassade till individer på grundval av kunskap om deras preferenser och beteende 1 -har blivit ett viktigt marknadsföringsverktyg (se "Personanpassning" sidofältet). Anpassningsprogram sträcker sig från personliga webbinnehåll presentationer till bok, CD och rekommendationer lager köp. Bland frågor personalisering gemenskapen måste ta itu med, är följande av särskild betydelse: hur man ger personliga rekommendationer baserat på en omfattande kunskap om vilka kunder är, hur de beter sig, och hur de liknar andra kunder; och hur man extraherar denna kunskap från tillgängliga data och lagra den i kundprofiler. Olika rekommenderade system tar itu med rekommendationsproblemet. 2 De flesta använder antingen samarbetsfiltrering 3-5 eller innehållsbaserad 6-metod (se sidmenyn). Vissa system integrerar de två metoderna. 2, 6 För att ta itu med den andra frågan har vi utvecklat ett tillvägagångssätt som använder information från kundernas transaktionshistorik för att konstruera korrekta, omfattande individuella profiler. 7 En del av profilen innehåller fakta om en kund, och den andra delen innehåller regler som beskriver kundens beteende. Vi använder data mining metoder för att härleda beteendereglerna från data. Vi har också utvecklat en metod för att validera kundprofiler med hjälp av en mänsklig domänexpert som använder valideringsoperatörer för att skilja "bra" regler från "dåliga". Vi har implementerat profilkonstruktions- och valideringsmetoderna i ett system som kallas 1:1Pro. Vårt tillvägagångssätt skiljer sig från andra profileringsmetoder genom att vi inkluderar personliga beteenderegler i kundprofiler. 7 Vi kan bedöma kvaliteten på de regler som lagras i kundprofiler på flera sätt. Vi kan kalla reglerna "bra" eftersom de är statistiskt giltiga, godtagbara för en mänsklig expert i en viss ansökan, eller effektiva genom att de resulterar i särskilda fördelar såsom bättre beslutsfattande och rekommendationsförmåga. Här fokuserar vi på de två första aspekterna: statistisk giltighet och acceptans för en expert. Som framgår av figur 1 är de två huvudfaserna i profilbyggprocessen upptäckt och validering av regler. Vår metod att bygga personliga kundprofiler börjar med att samla in data. Tillämpningar använder olika typer av data om enskilda kunder. Många applikationer klassificerar data i två grundläggande typer: fakta-vem kunden är och transaktions-vad kunden gör. I en ansökan om marknadsföring baserad på kundernas inköpshistorik ingår exempelvis demografisk information som namn, kön, födelsedatum, adress, lön och socialförsäkringsnummer. Transaktionsdata består av uppgifter om kundens köp under en viss period. En inköpspost kan inkludera inköpsdatum, köpt produkt, belopp som betalats, kuponganvändning, kupongvärde, och rabatt tillämpas. I figur 2 visas exempel på faktauppgifter och transaktionsuppgifter. En komplett kundprofil har två delar: fakta och beteende. Den faktiska profilen innehåller information, såsom namn, kön, och födelsedatum, att personaliseringssystemet som erhållits från kundens faktiska data. Den faktiska profilen kan också innehålla information som härrör från transaktionsdata.
REF föreslog regler för personlig gruvförening i rekommenderade system.
Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles
{'venue': 'IEEE Computer', 'journal': 'IEEE Computer', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}