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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.7
- 수록면
- 240 - 243 (4page)
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In a large-scale e-CRM, there may exist a set of implicit rules that characterizes behavior patterns of users. Since the behavior patterns of user are time varying, data mining techniques are more appropriate than supervised machine learning techniques. 2-tier clustering is an adaptive meta-clustering model that counts on both user information and web contents information and is free from the clustering method it uses for the clustering of each layer. In this paper, we setup ten hidden rules of behavior patterns with sufficient non-determinism and let 2-tier clustering of 3 methods combined (K-means, Top-down hierarchical, Bottom-up hierarchical) find those hidden rules. The result shows that 2-tier clustering is more accurate than clustering only one layer and it can use heterogeneous clustering methods on each layer - user and contents - without difficulty.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. 2-TIER CLUSTERING MODEL
3. HIDDEN RULE INDUCTION
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
6. REFERENCES
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