Exponential Smoothing Temporal Association Rules for Recommendation of Temperal Products

시간 의존적인 상품 추천을 위한 지수 평활 시간 연관 규칙

We proposed the product recommendation algorithm mixed the temporal association rule and the exponential smoothing method. The temporal association rule added a temporal concept in a commercial association rule In this paper. we proposed a exponential smoothing temporal association rule that is giving higher weights to recent data than past data. Through simulation and case study in temporal data sets, we confirmed that it is more Precise than existing temporal association rules but consumes running time.

본 연구에서는 시간 연관 규칙에 지수 평활법을 적용한 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 시간 연관 규칙은 기존의 연관 규칙에 시간 개념을 적용한 연관 규칙이다. 본 연구에서는 과거 데이터 보다 최신의 데이터에 가중치를 더 부여한 지수 평활 시간 연관 규칙을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시간 의존적인 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 한 결과 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 시간 연관 규칙보다 실행시간 면에서 다소 오래 걸리지만 상품 추천 측면에서 더 효과적이다.